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中图分类号：F831.7 文献标识码：B
一、引言
20世纪70年代以来，伴随着经济全球化和金融自由化的浪潮，国际资本流动以庞大的规模、惊人的速度和多样化的形式得到空前的发展，对世界各国，尤其是发展中国家的经济产生了深远的影响。国际投机资本是国际资本流动中最活跃的部分，它的大规模跨境流动往往伴随着当事国资产价格和货币汇率的异常波动，甚至与区域性货币金融危机和经济危机密切关联。在1997年爆发亚洲金融危机之后，国际投机资本问题逐步成为国际金融领域的一个研究热点。到了2005年的汇改以后，随着人民币升值预期的加强和我国经济持续高速的发展，国际投机资本通过各种渠道进入我国的数量不断增加，国内理论界和社会各界对国际投机资本的讨论进一步升温，逐渐达到了。
国内理论界对国际投机资本问题的研究主要集中在以下几个方面：（1）国际投机资本的概念与特征；（2）国际投机资本的触发机制与影响因素；（3）国际投机资本的结构、流动渠道与出入规模；（4）国际投机资本跨境流动的经济冲击效应；（5）趋利避害的有效监管机制。综观国内的相关研究文献，在国际投机资本的问题上直到目前国内理论界仍然在许多层面上都存在较大分歧和争议，甚至在国际投机资本的具体称谓和概念界定上都没有达成一致。
国内文献中已出现的与“国际投机资本”可以相互替代或大同小异的概念，有热钱、国际热钱、国际游资、国际短期资本、国际金融资本、跨境短期资本、短期国际资本、投机性短期国际资本、燕子资本、逃避资本、外资潜入和非直接投资等等①，尽管这些概念在视角或侧重点上互有差异，但所指对象却是大抵相同的。学者们根据自己的理解或偏好，使用不同的称谓，对概念内涵和外延的界定也是众说纷纭，莫衷一是，因而在其规模的统计口径和测算方法上也同样是各抒己见，各从其志。国际投机资本的概念界定与规模测算方法是进一步深入研究的基础和前提，本文就这两个问题，对国内外相关研究文献进行了梳理与总结，以期对统一研讨平台的确立及进一步的深入研究起到推动作用。
二、国际投机资本的概念界定
中外文献对国际投机资本概念并没有一个统一的界定，对这一概念的界定可按视角的不同划分为以下四类：
（一）期限视角的概念界定
在早期的国外文献中，一般按照资本的期限将国际资本划分为短期资本和长期资本，即借贷或投资期限在一年或一年以下的为短期资本，一年以上的为长期资本。IMF在《国际收支手册》第四版(1977)及之前各版都沿用了这种传统的划分方法，并据此在国际收支平衡表（BOP表）内资本账户下设立了长期资本往来和短期资本往来科目。国内的文献有很多是严格遵循《国际收支手册》标准界定国际投机资本的。田宝良（2003）认为国际长期资本是指使用期限在1年以上，或未规定使用期限的国际资本；国际短期资本（即国际投机资本）是指使用期限在1年或1年以下的国际资本。冯菊平(2006)认为国际游资是实际发生周期在一年期以下的国际投资资金流动，包括没有明确投资期而流动性强、可变现的各种金融资产的跨境流动。
王国刚、余维彬(2010)认为“国际热钱属于短期国际资本，所谓‘短期’，按照国内外的标准，就是不超过一年”，“如果有一笔国际热钱流入中国，那么从流入之日起计算，它必须在一年内流出中国，否则就不是国际热钱，而一旦它流出了，中国境内（例如外汇储备的当年增加额或者外汇储备余额中）也就没有这笔热钱了”。但是，这种简单按照期限进行划分和界定的方法存在很多不足。第一，随着国际金融市场的发展和金融工具的创新，长期和短期资本的界限日益模糊，期限较长的投资工具也往往有很高的流动性，即使在受到严格管制的市场上，长资短用或短资长用也并不鲜见。第二，这种划分的意义和必要性也倍受质疑。一笔期限为一年以上的长期资本，如果剩余期限不足一年，其实与真正短期资本的区别并不大。世界银行专家Claessens（1995）按传统的划分标准对一些国家的国际收支进行了研究，结果发现借贷期限长短不一的资本流动对一国国际收支的影响是相似的。IMF在《国际收支手册》第五版（1993）中也特别强调，根据一年(或不足一年)或一年以上的合同期限，划分长短期资产和负债的传统做法，只适用于实际期限比较固定的贸易信贷、贷款、存款以及各种应收款和应付款等其他投资领域，而对于许多国内和国际易而言，除合同的实际执行期限固定的以外，这一界线已毫无意义。因此，在《国际收支手册》第五版和第六版(2009)中，IMF对原来的BOP表的结构和编制方法进行了较大调整，取消了长期资本和短期资本的分类，将资本和金融项目改按投资类型、信用主体和投资主体进行划分。我国的BOP表已从1997年开始执行这一标准，联合国近些年来公布的国民经济核算体系(SNA)也将资本期限的长短淡化了。
0 前言
投资项目的决策是通过比较不同建设方案，并进行投资经济性分析，做出正确、合理的选择，由此可见投资估算的重要性。项目决策中投资估算合理与否，直接关系到工程造价的高低和项目建设的成败，具有极其重要的作用。因此，选取正确合理的投资估算方法不但是项目决策过程的重要任务，更是整个投资项目顺利进行的必要前提。
1投资估算中的不确定因素
决策阶段主要是投资者对拟建项目的类型、规模、建设地点、时间、地质条件等工程特征提出轮廓性建议和设想，对拟建项目的必要性、技术经济和生产力布局上的可行性进行框式论证与优化。但是，这一阶段工程造价控制的难点是：
（1）项目模型还没有，工程量尚不明确，投资估算难以准确；
（2）为了项目尽快上马，人为地高估效益，低估投资，搞“钓鱼战术”；
（3）由于缺少针对性，投资估算所选用的数据资料难以真实的反映工程实际情况；
（4）可行性研究周期短，无法进行多种投资方案比较。
基于以上原因，造成了工程建设过程中存在着诸多不确定因素，给投资估算带来了相当大的难度。
2提高投资估算准确性的策略
有效提高项目投资估算的准确性，应从以下几个方面着手。
2.1认真收集基础资料
要做好基础资料的收集工作。依据时间、物价、现场条件和装备水平等因素做出详细的调查，如工程所在地的地质、气候、水电供应、主要设备价格、大宗材料采购地以及现有已建类似工程资料等等。随着项目的推进，更多相关的信息可以得到利用，其所起到的作用也会越来越重要。
2.2做好市场研究
市场研究是按照科学理论、尊重实际情况的方法，有计划、有目的地对拟建项目的市场供求情况，包括国内外市场对类似项目的建设情况、国家对该产业的政策引导及今后发展趋势等进行系统的搜集和解析。要根据大量的统计数据和技术信息，进行认真的比较与综合分析，进行深入研究详细论证项目建设的必要性，并对项目的发展前景做出具有建设性的最科学的判断。
2.3精心比选投资方案
投资方案的比较与选择，是可行性研究和项目评估工作的重要组成部分，也是项目决策的重要环节。它所涵盖的内容十分广泛，既包括工程技术条件、建设条件、生产条件、投资时间和生产规模等，同时也包括经济效益和社会效益的比选。在项目决策阶段和经济评价过程中，对拟建项目计算期内投入产出等诸多因素进行调查、预测、研究、计算和论证，利用现代化的经济分析方法，选出最佳投资方案，保证工程项目的可行性和经济的合理性。
3投资估算的编制方法
投资决策过程大致分为：项目规划阶段、项目建议书阶段、预可行性研究阶段、可行性研究阶段四个阶段。其常用的估算方法有：生产能力指数法、比例估算法、设备及厂房估算法和指标估算法等。在决策的不同阶段，为提高投资估算的准确性，应按项目的性质、技术要求和数据资料的具体情况，针对性地选择不同的计算方法。下面介绍几种应用较多的静态投资估算方法。
3.1生产能力指数法
计算公式：
Y2=Y1（X2/X1）”×CF （1）
其中，Y1为已建类似项目投资额；Y2为新建项目投资额；X1为已建类似项目生产能力；X2为新建项目生产能力；n为生产能力指数，通常0≤n≤1；CF为综合调整系数。这个方法是由威廉斯（Wiliams）和纳尔逊（Nelson）两人首先发表。由于投资与设备费用和生产规模的0.6次方成正比，所以这种方法也叫“0.6指数法”。后来人们把这个方法的使用范围推广到计算整个工厂的投资。
如：已建年产20万t规模的某项目投资额为3亿元，现有年产50万t规模的相同项目，工程条件与上述类似，调整系数为1.2，根据式（1）计算，则该项目投资总额为6.24亿元。这种方法是根据已建成的类似项目生产能力和投资额，来粗略估算新建项目静态投资额的方法，计算简单、速度快。生产能力指数法多用于项目建议书阶段，不需要详细的工程设计资料，只需要知道工艺流程及规模。
3.2比例估算法
这种方法是根据同类型已建项目的有关资料，计算出拟建项目的各专业工程费占工艺设备（包括运杂费和安装费）投资的百分比，然后把各专业工程的投资（包括工艺设备费）相加求和，再加上其他有关费用，即为该项目的总投资。计算公式为：
C=E（1+f1P1+f2P2+f3P3+…）+I （2）
其中，C为拟建项目投资额；I为拟建项目的其他有关费用；E为拟建项目设备费（含运杂费）；P1，P2，P3分别为已建项目中建筑、安装及其他工程费等占设备费的百分比；f1，f2，f3均为综合调整系数。该方法常用于项目可行性研究阶段。
如：某工厂工艺设备投资为3000万元，据相关资料分析，各专业工程费占工艺设备费的比例为：土建25.9%，化工17.53%，收尘2.18%，电力9.78%，仪表5.31%，给排水2.46%，采暖1.26%，通风3.84%，照明0.46%，通信0.81%，总图1.16%，其他费用暂估为1000万元。根据式（2）计算，调整系数：f=1，该项目总投资额为6120.7万元。
3.3设备及厂房估算法
在工业项目中，工艺设备投资与土建投资之和占了整个项目投资的绝大部分。当设计方案初步选定了工艺设备时，工艺设备投资与厂房土建投资就可以根据设备的重量及厂房的高度和面积分别估算出来。其他专业的工程投资：与设备关系较大的按设备投资系数计算；与厂房关系较大的按厂房土建投资系数计算，两类投资加起来就得出整个项目的投资。这种方法在预可行性研究阶段使用比较合适。
如：某小型发电工程工艺设备及安装费用为1.42亿元，厂房土建费用为1.26亿元，其他各专业工程投资系数为：工艺设备1，汽机设备0.04，余热锅炉0.14，化水0.01，烟气净化0.09，动力0.06，仪表0.08，给排水0.08，系数合计为1.5；厂房土建1，暖通0.02，照明0.01，工业管道0.01，总图0.03，系数合计为1.07。则该项目总投资为3.48亿元。
3.4指标估算法
投资估算指标这种方法多用于估算房屋、厂房的造价，常用于可行性研究阶段。以厂房造价为例，应注意两点：
（1）厂房结构（如钢结构、钢筋混凝土结构）；
（2）各项技术参数（如不同高度、跨度，吊车重量及台数，工作制度等）。
如果能根据上述两个重要因素，分析出本地区各种厂房造价指标，再乘以总面积，即可得出该厂房土建部分的投资。该方法在土建工程中被广泛应用。这种方法准确程度虽然较高，但需要大量的计算，工作量较大，而且要求设计必须达到一定的深度才能使用。
4结语
综上所述，投资估算的正确性与合理性对投资项目的决策具有重要影响，且对项目总造价及实施具有决定性的影响，因此，编制人员务必根据项目实际情况，选择合理的投资估算方法，采取一切行之有效的措施，将决策阶段的投资控制工作做得更加完善，在熟悉各项法规及相关执行标准的前提下，从源头上有效的控制项目的投资，为工程项目的顺利建设打下基础。
文章编号:1004-373X(2010)16-0137-03
Image Edge Detection Based on Contourlet Transform and Susan Operator
LI Jie, XIANG Jing-bo
(China Airborne Missile Academy, Luoyang 471009, China)
Abstract: The available image edge detection algorithm based on the spatial-domain can capture only limited directional edge in image. An improved algorithm for the image edge detection based on the directions of each directional sub-band and its gradient is proposed to overcome the disadvantages. By the algorithm, firstly, multi-scale decomposition of the image is performed with Contourlet transform. Then the edge detection of low-frequency sub-image and high-frequency sub-image are obtained. Finally, this edge diction method combines the advantages of both methods together to fuse the two edge information obtained by different methods according to certain rule. Experimental results show that the new edge detection method is effective to suppression of noise, and has advantages of high precision image edge detection.Keywords: edge detection; Contourlet transform; Susan operator; spatial domain
收稿日期:2010-03-30
基金项目:航空科学基金资助项目(20090112004)
边缘是图像最基本的特征,图像的边缘定义为周围像素灰度变化不连续的像素点的集合,也就是图像中具有奇异性的像素点的集合。边缘检测是图像分析、目标识别以及图像滤波的前提和基础。
图像信号的奇异性通常包含了图像最本质的信息,图像中的边缘是图像中的奇异点的集合,边缘检测算法则需要发现这些奇异点并对其进行准确定位,加强图像的轮廓特征,以便于人眼和机器的识别。
传统的图像边缘检测方法有Prewitt 算子、Sobel算子、Roberts算子、Kirsch算子、 Canny算子、Log算子等[1-4]。但这些算法以一阶导数极大值点或二阶导数过零点作为候选边缘点,通过选取合适的阈值,从中提取图像边缘,因为微分运算对噪声比较敏感,不能抑制噪声,常把噪声当作边缘点检测出来,而真正的边缘却可能被漏检。基于图像全局信息获得的阈值作用于整幅图像,尽管其边缘检测效果较好,但却难于或无法提取图像中灰度变化较小的细节边缘,而这些细节边缘在某些应用场合却是图像分析和识别过程中相对重要的特征。由于图像边缘存在于不同的尺度空间中,传统的基于空间域边缘检测算法在单一尺度上进行边缘检测不可能精确地检测到不同尺度空间中的所有边缘。利用小波在多尺度上的特性,能够更好地分析图像信号奇异点的位置和奇异性的强弱。描述和综合边缘结构的多样性。在低分辨率下抑制噪声和细节,快速可靠地识别边缘;在高分辨率下精确定位,以得到边缘的真实位置;再通过合成的方法,获得图像的实际边缘。然而小波的基函数是各向同性的,只能检测点奇异性,不能有效检测线奇异,且只具有有限的方向。Contourlet变换是新兴的第二代小波变换,其基函数具有各向异性,使得Contourlet 变换在理论上具有无限的方向性,能最佳地表征自然图像边缘的几何正则性和方向性。本文将利用传统边缘检测算法(Susan算法)的优势,通过利用Contourlet变换将图像进行分解,得到适合于相应方向边缘检测算子的子图像,综合使用边缘检测算子[5]来分别对低、高频分量进行边缘提取,经过合成得到原始图像的边缘,该算法不仅有效地抑制噪声,保留连续、清晰的边缘为边缘提取提供了一种更快速的实现方法。
1 Contourlet变换
Contourlet变换也称塔型方向滤波器组(PDFB)分解,是小波变换的一种新扩展,具有多分辨率、局部定位、多方向性、近邻界采样和各向异性等性质[6-7],其基函数分布于多尺度、多方向上,少量系数即可有效地捕捉图像中的边缘轮廓,而边缘轮廓正是自然图像中的主要特征。首先利用拉普拉斯金字塔(laplacian pyramid,LP)变换[8]对图像进行多尺度分解,有效地捕获图像中的点状奇异性。原始图像经一级LP分解可产生一个低通子带图像(低频分量)和一个带通子带图像(高频分量),以后对得到的低通图像继续分解,迭代进行。接下来对每一级LP分解所获得的高频分量采用方向滤波器组(directional filter bank,DFB)进行方向分解;最后将分布在同方向上的奇异点连接成轮廓段。Contourlet 变换最终以类似于轮廓段的基结构来逼近源图像,因为采用正交滤波器组来实现的LP分解算法,得到的是一个框架界为1的紧框架。正是这种结构使得Contourlet有较优的非线性逼近性能,可以近似最优的逼近任意含线性奇异的二维分段光滑函数。图1给出了Contourlet 变换的滤波器组结构,原始图像经PDFB 结构分解,得到一个低通图像和分布于多尺度、多方向上的高频分量。
图1 Contourlet变换滤波器组结构图
图像经Contourlet 分解后的系数相当稀疏,绝大部分系数幅值接近零,幅值较大的系数往往聚集在轮廓边缘附近,且在尺度间有一定的相关性和延续性。Contourlet 变换是小波变换的一种新扩展,在任意尺度上能分解成2 的任意次方个方向子带,表现出了高度的方向性,能很好地恢复图像的边缘纹理。
2 Susan算子
1997年牛津大学的Smith和Brady提出了一种低层次图像处理小核值相似区的方法,称为Susan算法[9]。Susan算子是一种直接利用图像灰度有效地进行边缘、角点检测和滤波等的低层次图像处理算法,它不仅方法简单,能在较强噪声中提取出目标的特征(边缘、角点),而且定位准确,并对局部噪声不敏感[10]。
Susan算法的基本原理如图2所示。
若模板内的像素与模板中心(核)的像素灰度差值小于一定的门限,则认为该点与中心点具有相同的灰度是同值(或相似)的灰度,而由满足这样条件的像素组成的区域则称为吸收核同值区(univalue segment assimilating nucleus, USAN)。核心点的邻域被划分为2个区域,核值相似区和另外一个灰度值不相似于核心点灰度的区域。对于一个像素点,这两个区域的划分可以考虑3种情况,如图1所示。当圆形模板完成在背景或木板中时,USAN区域最大;当核心在边缘时,USAN区域减少一半;当核心在角点时,USAN区域最小。USAN区域包含了图像局部区域许多重要的结构信息,而它的大小则反映了图像局部特征的强度。
图2 USAN的3种典型形状
为了计算每个像素的USAN面积,需事先设定核心点与其圆邻域中其他像素灰度值的差值门限t,具体执行Susan时的判别函数如下:
c(r,r0)=1, if|I(r)-I(r0)|≤t
0, if|I(r)-I(r0)|>t(1)
式中:c(r,r0)是以r0为核心的圆模板内的像素r是否属于USAN的判别函数;I(r0)为模板中心点r0的灰度值;I(r)为模板内其它任意像素r的灰度值。则图像中任一点r0的USAN区в蛎婊可表示如下:
n(r0)=∑r∈C(r0)c(r,r0)(2)
式中:C(r0)代表以r0为核心的圆形模板。计算完每个像素点的USAN面积后,采用一个局部非极大值抑制模板来确定最终角点。
R(r0)=g-n(r0),if n(r0)
0,otherwise (3)
式中:g为非极大值抑制门限。
如果以在图像每点上的USAN区大小作为该处特征的显著性度量,则USAN区越小的点特征越显著。该方法不但可一次性快速检测出角点、交点、边缘点,而且无方向性。因为USAN区域是由模板内与模板中心像素具有相似灰度的像素累加而得,实际上是模板内积分,不需要求导数运算,因此具有较强的定位精度和抗噪性。Susan算子的计算速度快,适用于实时图像处理。
3 基于Contourlet变换的边缘检测算法
传统的边缘检测方法只能从单一方面反映图像的边缘信息。然而由于图像的边缘常常与噪声点混杂在一起,在抑制噪声的过程中易丢失一些细节边缘。Canny 算子利用图像的梯度信息能得到比较完整的边缘,但若阈值选取不当,边缘检测就会出现错误给图像分割、目标识别等后续处理带来困难。本文有效地结合了Contourlet变换与Susan算子2种方法各自的优点,使得提取的边缘图像既能够有效地抑制噪声,又能保留连续、清晰的边缘,为后续的图像处理奠定良好的基础。基于Contourlet和Susan算子的边缘检测方法步骤:
(1) 对源图像进行Contourlet分解,得到源图像的低频近似子图像及高频细节子图像;
(2) 在低频子图像中,采用极大值方法,将近似图像中的轮廓检测出来,但是边缘定位精度差,需要高频图像的边缘信息来进行修正;
(3) 高频细节子图像用Susan算子进行角点检测。因为在各尺度相应位置上的变换域系数具有较强的相关性,尤其是在边缘轮廓附近,相关性更为明显。计算同一空间、相邻尺度上,不同方向的角点的相关系数。这样就可以将相邻尺度上的角点按照不同方向的类别进行分类。利用相关量和阈值同时分离信号和噪声,同时也将不同的方向的信号进行分离。根据相同方向上的角点在不同尺度上,同样的空间存在着较高的相关性,而不同的方向的角点的相关性较差。根据这一原则,得到了一个高频细节子图像的边缘图像;
(4) 对步骤(2)和(3)中确定的边缘图像采用加权法进行图像融合;
(5) 对新的系数矩阵进行Contourlet 逆变换,得到最终的边缘图像。
4 实验结果及分析
为了验证本文提出的边缘检测算法,实验采用标准测试图像Cameraman和一幅红外图像进行了边缘检测。对传统Canny边缘检测方法和本文提出的边缘检测算法进行了比较,检测结果如图3和图4所示。实验中,Contourlet变换采用3级分解,LP分解采用了“9/7”双正交滤波器。
图3 Cameraman图像及其仿真结果
从实验结果可以看出,运用经典的Canny算子进行边缘检测,所得的边缘图像丢失了较多的边缘信息,而且对细节部分的处理较差,边缘的平滑性较差。基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测算法对于细节上获得了更有效的逼近,能够检测出传统Canny算法所不能检测出的弱小边缘,检测出的边缘平滑性较好。
图4 小屋图像及其仿真结果
5 结 语
从以上分析结果可看,本文提出的基于Contourlet变换和Susan算子的图像边缘检测算法,克服了Canny算子对于弱边缘检测不准确的缺点,具有能够准确检测出弱边缘等优点,是一种有效的边缘检测算法。
参考文献
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中图分类号：F832.6 文献标识码：A
文章编号：1003-9031（2012）11-0009-06 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2012.11.02
关于热钱规模，国内外学术界提出了较多的估算方法，最基本的方法主要有三种，一是“错误与遗漏”项估算法，二是残差估算法，三是分渠道估算法。除此之外，还有其他很多估算热钱的方法①，但是都难免带有相当程度的主观成分，测算出的结果也各不相同。笔者认为，热钱无孔不入、倏忽穿梭、明暗交错，很难及时捕捉，其规模很难精确测算出来；同时，热钱规模相对于货币供给量和外汇储备而言微不足道，并且我国目前资本账户没有完全开放，对资本项目仍实施严格管理，因此对热钱规模进行精确测算也没有太大的必要。本文探讨了热钱规模的层次性，在测算不同层次热钱规模的基础上分析热钱流动的变化趋势，为进一步研究热钱冲击机制和应对思路提供决策依据。
一、传统热钱规模的测算方法与统计缺陷
（一）“错误与遗漏”项估算法
“错误与遗漏”项估算法也叫直接法。是以国际收支平衡表中的“错误与遗漏”项为基础估算热钱规模，可直接把国家外汇管理局编制的国际收支平衡表中的“错误与遗漏”项目的数据算成热钱或者简单处理后算为热钱。
国际收支平衡表中的“错误与遗漏”项（Errors and Omission）表示外汇储备变动额与经常账户和资本账户之和的差值，通常反映了国际收支平衡表中借、贷两方所有失误和遗漏统计的净结果。但由于往往会有人隐藏进口、对外投资收入以及躲避政府监督实现资本流入或资本外逃，在资本外逃比较严重的国家里，资本外逃经常被隐藏在国际收支平衡表中表现为负数的“误差与遗漏”项目之中。同样，在有隐蔽性资本内流的情况下，隐蔽性资本内流也可以根据“误差与遗漏”近似地估算出来。所以除了统计误差，净误差与遗漏还可能反映了国际收支平衡表统计之外的国际投机资本流动。该项为正说明存在热钱流入，该项为负说明存在热钱流出②。这是用来估算热钱规模最简单的方法，也可称为国际收支平衡表法（BOP Accounts Approach），其基本测算公式为：
短期资本流动净额=国际收支平衡表反映的短期资本流动净额+“误差与遗漏”项。
“误差与遗漏”法简便易行，但是“误差与遗漏”项既包含了未记录的资本流动，也包括实际意义上的统计误差①，因此这种计算方法的误差比较大。
（二）残差法
残差法又叫间接法，这是世界银行（1985）用来估算热钱规模的常用方法②，即用“外汇储备的增加量减去贸易顺差和FDI的净流入量”[1-4]。间接测算方法是通过国际收支平衡表中直接投资、官方储备和经常项目三个项目的剩余部分，间接地对资本流动进行估计，因此这种方法也被称为剩余法（Resual Method）。
间接法的测算公式为：
热钱流入 = 储备资产的增加额–净FDI流入–经常项目顺差
残差法的前提是假定贸易顺差和FDI中没有热钱的存在，这种估算方法存在两个比较严重的问题：其一，该方法事实上假定：经由贸易之外的经常项目的其他科目和经由FDI之外的其他资本项目下的其他科目所流入的资金，全部都是热钱。其二，该方法事实上还假定：贸易顺差和FDI中并没有任何热钱，这就会缩小热钱统计口径，从而势必因此低估热钱的规模。实际上，在国际经济现实中，热钱既可以通过转移定价、虚假贸易等各种方式以贸易顺（逆）差等形式进出中国，也可以通过“虚假投资”或“资本金挪用”等多种方式，经由FDI渠道出入中国。换言之，“残差法”既有可能高估也有可能低估流入中国的热钱规模。
（三）分渠道估算法
分渠道估算法是对可能的热钱流入渠道进行估计并加总的方法。该方法根据对热钱流入渠道的分析，结合进出口贸易统计，确定通过贸易渠道流入我国的热钱规模；结合国家统计局固定资产投资统计数据，确定通过直接投资渠道流入我国的热钱规模；结合国家外汇管理局外债统计，确定通过外债渠道流入我国的热钱规模；然后根据非官方经常转移和投资收益的增长趋势，测算通过经常转移和投资收益渠道流入我国的热钱规模。最后将各种渠道的热钱加总计算总值。需要说明的是，除了以上三个渠道外，热钱还会通过地下钱庄等多种其他渠道流入，很难精确地进行计算，可能低估热钱的规模。同时分渠道估算法还会把正常的资金流入也计算在内，从而可能高估热钱的规模。
二、热钱规模的层次性与测算
（一）热钱规模层次性的界定
由上可知，热钱的规模测度是非常复杂的，在学术界的争议也很多。目前认为学术界对热钱规模的讨论都只是在更广的范围内对热钱的规模进行了更为精确的测算。下面，笔者借用货币供给层次的概念将最常用的直接法和间接法测算出的热钱进一步细分为Mh1、Mh2和Mh3三个层次。
1.用直接法测算热钱的统计层次
用直接法测算的热钱可以细分为以下3个统计层次：
Mh1=国际收支平衡表中“错误与遗漏项”
Mh2=国际收支平衡表中“错误与遗漏项”+短期资本流动净额
Mh3=国际收支平衡表中“错误与遗漏项”+短期资本流动净额-短期资本流动中的实际资本流动+未记录的热钱流入（或减去未记录的热钱流出）-统计误差
其中，Mh代表热钱，Mh1是最简单的直接法测算出的热钱，Mh2、Mh3是用更精确的直接法测算出的热钱。
2.用间接法测算热钱的统计层次
用间接法测算的热钱可以细分为以下3个统计层次：
Mh1=外汇储备增长-贸易顺差-FDI
Mh2=外汇储备增长+外汇储备调整-贸易顺差-FDI
Mh3=外汇储备增长+外汇储备调整-贸易顺差-FDI+通过贸易和FDI渠道流入中国的热钱（或减去通过贸易和FDI渠道流出中国的热钱）
其中，Mh代表热钱，Mh1是最简单的间接法测算出的热钱，Mh2、Mh3是用更精确的间接法测算出的热钱。
需要说明的是，以上热钱的层次性是根据统计的方便性和精确性划分的，越往下越精确，但统计难度越大。
（二）不同层次热钱规模的测算比较与评价
本文以1990—2011年为考察期，在对用直接法和间接法测算出的不同层次的热钱规模进行比较和评价的基础上，选出较为合适的测算方法，并对2011年后的热钱流动趋势进行判定。
1.用直接法测算出的热钱规模
（1）用直接法（Mh1）进行的估算
笔者采用“Mh1=国际收支平衡表中错误与遗漏项”的方法对1991—2011年进出中国的热钱规模测算（见图1）①。
（2）用直接法（Mh2）进行的估算
笔者采用“Mh2=国际收支平衡表中错误与遗漏项+短期资本流动净额”的方法对1991—2011年进出中国的热钱规模测算（见图2）。
2.用间接法测算出的热钱规模
（1）用间接法（Mh1）测算出的热钱规模
笔者采用间接法“Mh1=外汇储备增长-贸易顺差- FDI”的方法对1991—2011年进出中国的热钱规模测算（见图4）。
（2）用间接法（Mh2）测算出的热钱规模
笔者采用间接法“Mh2=外汇储备增长+外汇储备调整-贸易顺差-FDI”的方法对1991—2011年进出中国的热钱规模进行测算。
由于国际收支表中反映出的外汇储备增长不仅包括经常项目顺差和资本项目顺差，还包括央行对中国投资有限责任公司（以下简称中司）的转账和对国有银行的注资。由于2003年末至2008年11月，为支持中国银行、中国建设银行、中国工商银行、中国光大银行、国家开发银行、中国农业银行的改革和上市，中央汇金投资有限责任公司（以下简称中央汇金公司）对其注资动用了外汇储备②，所以，这里相应作了调增处理；2007年成立财富基金，通过央行和财政部互换资产1.55万亿人民币特别国债购买外汇储备2000亿美元形成中司的外汇注册资本，但中司以670亿美元从央行手中收购中央汇金公司，又发生外储流回，这里相应作了调整；2005年6月和8月，中央汇金公司对银河证券、申银万国证券、国泰君安证券和银河金融控股公司注资100亿、25亿、10亿和55亿人民币，共计约23.75亿美元，其数额也相应调回。因此，笔者对外汇储备变动做了一些调整，测算出的热钱规模（见图5）。
（3）用间接法（Mh3）测算出的热钱规模
笔者采用间接法“Mh3=外汇储备增长+外汇储备调整-贸易顺差-FDI+通过贸易和FDI渠道流入中国的热钱（或减去通过贸易和FDI渠道流出中国的热钱）”的方法对1991—2011年进出中国的热钱规模进行测算。
Mh1和Mh2测算法的前提是假定贸易顺差和FDI中没有热钱的存在，而在国际经济交往中，热钱既可以通过转移定价、虚假贸易等贸易顺差形式流入中国，也可以通过“虚假投资”或“资本金挪用”等FDI形式流入中国。下面，Mh3测算法对Mh1、Mh2测算法进行了调整。
①调整：贸易顺差中隐藏的热钱
近年来，我国贸易顺差数据，笔者发现从2005年起，我国贸易顺差的规模突然急剧上升。2001—2004年，中国贸易顺差分别为174.1、354.2、458.8和686.6亿美元；而2005—2007年，中国贸易顺差却分别高达1608.2、 2532.7与 3718.3亿美元①。很难想像2004—2005 年，中国出口部门的产业结构或劳动生产率会一下子提升如此大的幅度，或者外国需求会突然大幅度增长。值得注意的是，2005年7月启动了人民币汇率制度改革，导致人民币兑美元的汇率开始出现明显的升值。据此，本文有理由怀疑：2005年以后我国贸易顺差的大幅度上升，在很大程度上归因于“热钱流入所推动的虚假贸易”。
本文在此采用“趋势推定法”就2005—2007 年的“虚假贸易顺差”进行简单的模拟测算②。假定2005—2007年各年的贸易顺差增长率基本相当于2004年之前的贸易顺差增长率，即大约30%，那么高于30%的贸易顺差增长额就有可能是经由贸易渠道的热钱流入[5]。如此推定的理由有二：其一，中国贸易总额的一半以上为加工贸易，而2005—2007 年全球经济增长率保持基本稳定，外需并未大幅增加；其二，中国一般贸易行业具有劳动密集型与低附加值特征，产业结构和劳动生产率在 2005—2007 年并未显著改善。所以30%的年贸易顺差增长率已经不算低估。
根据上述方法计算的通过贸易渠道流入的热钱规模，2005—2007年通过贸易渠道流入的热钱规模分别为705.6、1372 和2209.9亿美元③[6]。而在其他的年份中，2005年之前热钱流入的可能不明显，并不需要调整；2008年热钱回流的趋势明显，但同时考虑外资对中国经济的预期仍然相对积极。从综合来看，本文不进行调整。2009年和2010年，考虑到人民币明显的升值预期和中国经济回暖并一枝独秀等因素，加上“美国救市”和“货币量化宽松政策”所导致的国际“流动性”泛滥，经由“虚假贸易”而流入中国境内的热钱有可能增加，据此，本文将调整幅度定为顺差额的5%，由此推算出的2009—2010年通过贸易渠道流入的热钱规模分别为148.6和91.5亿美元。若流动性泛滥速度加快，该系数还可以作进一步地提增，但超过10%的可能性应该不大。2011年随着欧洲债务危机的日益恶化，欧美金融市场的流动性需求和投资者规避避风险的需求不断上升，热钱流入中国的速度开始放缓，因此本文在此也不进行调整。
②调整：FDI中隐藏的热钱
本文将用“冷钱”与“热钱”的转化估算经由FDI渠道、以“虚假投资”和“获利资金”形式流入中国的热钱。“虚假投资”讨论的是以投资的名义进入中国境内而实际目的却是短期投机的情况；而“获利资金”则是保留在中国境内的FDI获利的税后利润和折旧资金，它有可能不仅用于长线投资，而且用于短线投机，是热钱进入中国最直接、最简单的形式。目前，国家对外商投资企业利润再投资有税收政策上的优惠，可以返还再投资部分所得税的40%。这个政策鼓励外商投资企业将利润留存国内；而投资折旧实际上是没有现金流的成本支出。如果折旧速度快，则利润水平就可以大大降低，从而税务负担就会减少，企业留存资金的数量实际上就会增加。总体来说，利用折旧资金进行投资是一个比利润再投资更好的选择。
从总趋势看，热钱流入的主要年份应在2002—2007年。2001年以前，中国主要担忧的是资本外逃，当时，外国企业对中国市场的投资虽然踊跃，却并不想将资金留在中国境内，通常都是急于回收其投资，表现是快速地将利润和折旧汇出到中国境外。例如，1998年外商投资企业年利润总额52.3亿美元，当年汇出的收益则高达222.3亿美元，收益汇出竟然是外资企业利润的4.25倍，收益汇出超出利润的部分主要是折旧。这说明，当时对中国的FDI都具有比较强的短期性特征，外资一般都急于回避风险、汇率风险和投资风险等。而中国资本市场在2001—2005年的连年超常低迷，这些年份中进入国境内的虚假投资热钱不应当很多。即使考虑到人民币升值预期在2003年加强和预期超前的情况，2003年之前的相应热钱规模也不是很大。2005—2007年虚假投资开始进入，热钱趋于活跃，应予以关注。2005年外资企业的所获利润为517.6亿美元，而收益汇出仅为283.2亿美元，收益汇出只占所获利润的54.7%。这说明相当大一部分资金不愿意离开中国，其中主要是长线投机资金。2008年全球金融危机爆发后，热钱回流趋势明显，2010年欧洲债务危机的爆发和不断恶化，使得通过FDI进入中国的热钱速度开始放缓。因此，对于2008年后通过FDI渠道进入中国的热钱，笔者将不进行统计。
有理由推断，从每年FDI的净现金流入减去汇出利润，就可能包括FDI渠道中隐藏的热钱（包括未汇出利润和折旧）。假定每年的FDI存量等于上一年FDI存量加上本年 FDI流入；假定每年的FDI税后利润加折旧（净现金流入）等于 FDI存量的20%。出于与热钱相同的获利考虑，FDI的税后利润没有汇回国内而是留在了中国，那么FDI利润留存和折旧提留就可能形成规模可观的由“冷钱”转化成的热钱。在此，本文将利润留存和折旧的50%作为热钱来进行统计。
用上述方法笔者可以估算出的FDI中隐藏的热钱规模。2005—2007年，在中国的外商投资企业的净现金流入分别为1203、1342和1508亿美元，但同期汇出的利润却分别只有265、372和478亿美元；从而可以推知，未汇出的利润与折旧则分别为938、971和1030亿美元① [7-8]。折半后，估计2005—2007年在华FDI中所隐藏的热钱应当分别是：469、485.5和 515亿美元②。
③测算结果：1991—2011年在华国际热钱的总计数量
目前，将Mh2法测算出的热钱规模，加上贸易顺差和FDI中所隐藏的热钱，即可得到Mh3法测算出的各年流入中国的热钱规模（见图6）。
三、热钱规模分层次测算方法的总体评价与流动趋势判定
（一）热钱规模分层次测算方法的总体评价
1.对直接法分层次测算热钱规模的评价
直接法中的Mh1测算方法认为国际收支平衡表中的“净误差和遗漏项”反映了未被官方记录的非正常资本流动，而直接把这一部分金额归为热钱。但很显然，这种方法太过粗略，有较大偏差。Mh2测算方法对Mh1测算方法进行了适当的改进。在“净误差和遗漏项”的基础上加上“短期资本流动”来弥补隐藏在资本项目中的热钱，其中后者用国际收支平衡表中的货币市场债券、短期信贷等短期资本流动来衡量。尽管Mh2测算方法有所改进，但仍存在三个重要的缺陷：一是简单地把短期资本流动理解为热钱流动，不够严谨。二是净误差与遗漏项有相当一部分源于国际收支统计技术方面的差异，不能简单等同于不可解释的资本流动；三是忽视了经常项目中可能隐藏的热钱。如上述所说，对于资本管制国家而言，热钱往往披着贸易的外衣进入目的国，经常项目中的热钱数额巨大，只对资本项目进行估算会大大低估热钱的真实规模。因此，Mh3测算方法进行了改进，剔除了短期资本流动中的实际资本流动和统计误差，同时把通过其他途径未记录的热钱加进来，使统计更为精确。但上述方法只限于理论描述，很难进行实际操作，故本文暂不做讨论。
2.对间接法分层次测算热钱规模的评价
虽然间接法Mh1测算法比较科学也比较准确，但客观地说，这种方法仍然与实际情况存在较大偏差，具体表现为：一是由于国际收支平衡表中反映出的外汇储备增长包括了央行对中司的转账和对国有银行的注资等，从而低估了热钱的规模。二是假定FDI和贸易顺差不存在热钱，又必然会系统性地低估热钱。三是将除贸易顺差和外国直接投资之外所有引起新增外汇储备的资本流动全部视为热钱，这显然会高估热钱的实际规模。针对以上不足，Mh2、和Mh3测算法作了相应调整：Mh2测算法将央行对中司的转账和对国有银行的注资的数额调回，Mh3测算法又将隐藏在贸易顺差和FDI中的热钱加上，从而使对热钱规模的测算更为精确。
需要注意的是，Mh3法在估算隐藏在贸易顺差中的热钱时采用“趋势推定法”，按照30%的贸易顺差增长率对“虚假贸易顺差”进行了模拟测算；Mh3法在估算FDI中隐藏的热钱时，考虑了FDI的税后利润留存和折旧资金可能由“冷钱”转化为“热钱”的情况。但当世界经济形势和国内宏观经济状况发生变化，热钱开始由流入转为流出时，无法按照以前的“趋势”进行“推定”，Mh3测算法也就不再适用，而应改用Mh2测算法了。
（二）热钱的流动趋势判定
间接法相对于直接法比较科学，是目前国际上通常采用的方法。从图7可以看出，无论采用Mh1、Mh2还是Mh3的方法，其测算出的热钱变化趋势大体相同。前文所述，对热钱规模的精确测算非常困难，也没有太大现实意义，而把握热钱流动的变化趋势才是最关键的。进一步分析，可以发现2011年末Mh2和Mh3开始呈下降趋势。本文将选用间接Mh2法对2011年第一季度—2012年第二季度的热钱规模进行测算（见图8）。
从图8可以看出，2011年末，随着欧美债务危机的不断恶化、欧美金融市场流动性需求和投资者避险情绪的上升、国际上看空中国增多，国际热钱流入中国的速度开始放缓，潜伏在中国的热钱开始撤离。从2011年初开始，中国热钱的规模逐渐减少，第一、二、三季度的热钱规模分别为644亿美元、361亿美元和100亿美元，第四季度中国热钱开始由流入转向流出，净流出为978亿美元，2012年第一季度热钱流出趋势有所缓解，热钱流入流出大体相当，净流入金额为24亿美元，第二季度热钱流出进一步加剧，净流出金额高达1095亿美元。国际热钱流动方向的逆转和随之而来的大规模“抽逃”将使我国银行体系面临系统性风险，资本市场出现大幅震荡①，可能引发金融危机，给我国宏观经济带来巨大威胁，希望能引起金融监管当局的高度关注与思考。
参考文献：
[1]宋文兵.中国的资本外逃问题研究：1987—1997[J].经济研究，1999（5）.
[2]韩继云.中国资本外逃现状、成因及防治策略[J].国际贸易论坛，1999（5）.
[3]李庆云，田晓霞.中国资本外逃规模的重新估算：1982─1999[J].金融研究，2000（8）.
[4]任惠.中国资本外逃的规模测算和对策分析[J].经济研究，2001（11）.
[5]张明.流入中国的热钱究竟有多少[D].北京：中国社科院国际金融研究中心，2008.
一、引言
中国经济的很多实证研究都会用到资本存量K这个指标， 尤其是在估计全要素生产率、投入产出分析和经济增长方面有着广泛的应用，但我国的统计年鉴及统计资料中并没有给出K的实际数值，因此对资本存量K的测算就显得格外的重要。也正是因为对资本存量采取估算的方法，就使得学者们会根据他们的研究目的采取不尽相同的测算方法，因此他们所得出的数据间就会存在较大的差异，而对K的测算的不准确也必定会影响后续研究的可靠性和准确性。所以，如何准确测算资本存量就成为经济研究能否得到与经济现象一致的关键。
二、资本存量的测算方法
由戈德史密斯于1951年开创的永续盘存法是测算资本存量的基本方法[1]。
Kit=Iit+（1-ait）Ki（t-1）（i=1，2，……，20）（1）
其中，Kit表示第t年末第i个行业的资本存量，Iit表示第t年内第i个企业的投资量，αit 表示第t年第i个行业的折旧率，现有研究基本上都采用永续盘存法， 不同点在于处理细节上存差异性。代表性方法如下：
邹至庄采用的计算方法为[2]：
Kit=Ki（t-1）+Iit（2）
而贺菊煌的计算公式为：
Kit=Ki（t-1）+Zit（3）
其中，Zit表示第t年的积累；
王小鲁和樊纲采用的计算公式为：
Kit=Ki（t-1）+（本年固定资本形成-折旧）/Pk（4）
其中，Pk表示固定资产投资价格指数；
而宋海岩等的公式为：
Kit=Iit+（1-ait-gt）Ki（t-1）（5）
其中，gt表示经济增长率，由于样本是各省数据， 所以gt就代表各省的GDP增长率。
从以上具有代表性的测算方法不难看出，对于资本存量K的测算主要集中于确定以下几个重要的指标；基期资本存量K的确定、当年实际投资额的确定、折旧的确定、固定资产投资价格指数Pt的确定以及行业合并与分解的标准的确定。
（一）基期资本存量K的确定
由于数据的缺失，在估计物质资本存量时大多数研究的基期都为1952年。邹至庄利用1952-1980年的年度数据，把国有企业、城镇集体企业、农村集体企业这三种企业构成的两类资产的积累资料分成5个部门估算出5个部门的资本存量，推算出1952年的资本存量为1030亿。而贺菊煌通过资本在1964-1971年间的平均增长率等于其在1971-1978年间的平均增长率的假设，计算的资本存量为679亿元。王小鲁、樊纲在其近期的研究中根据推算得出1952年的资本存量为1600亿元（1952年不变价）。而宋海岩对1952年资本存量的推算为235.2 亿元，且推算的基期不确定。我们认为， 1952 年中国的K 可能在800亿元左右。可以看出，由于测算的方法不同，可能会得出完全不同的结果，但到底哪种测算方法最接近现实经济现象，还需要做进一步的分析[3]。
（二）当年实际投资数据的选取
对当年投资额的选取主要有三种：一是全社会的固定资产投资，这是大多数研究所采用的，如王小鲁和樊纲；二是采用所谓“积累”的概念及其相应的统计口径，如邹至庄、贺菊煌以及张军和章元。即将总积累按照相应的比例分配到各个部门从而得到各个部门的资本存量；三是采用资本形成总额或着固定资本形成总额，如何枫、陈荣和何林[4]。
由于数据统计口径差异，估算分行业资本存量具有特殊性。本文在研究中发现对不同的行业采取固定比例会在一定程度上会导致结果不可信，而实际上各行业的基本建设与更新改造投资之和所占固定资产投资的比值存在很大差异。
（三）折旧的确定
折旧率选取的不同必然会导致资本存量估算的差异。现有研究对折旧的处理一般采用直线折旧法，如宋海岩等认为实际折旧率是3.16%的名义折旧率加上经济增长率[5]；王小鲁等在固定定资本形成的基础上采用了5%的折旧率。黄永峰、任若恩和刘晓生估算出的设备的折旧率为17%，建筑为8%；邹至庄利用“折旧额= GDP- 国民收入+ 补贴- 间接税”计算出折旧额。
以上折旧率的确定，基本上都是较主观的选取。为了给出比较客观的数据我们根据《中国统计年鉴》和《中国工业统计年鉴》所获得的统计资料，对中国社会平均折旧率进行了合理的估算，认为中国国有企业折旧率基本上呈上升的趋势，因此，选定折旧率为6%是比较合理的。
（四）固定资产投资价格指数的确定
统计年鉴1992年才开始公布固定资产投资价格指数， 此前的数据是无法得到的。因此，现有研究主要采用两种方法来确定缺失的价格指数：采用其他指数来代替或者自己测算。黄永峰等直接利用零售物价指数替代；1993年，中国统计体系还没有建立前，邹至庄估计了1952-1997年的积累隐含平减指数，后来的研究大多借用这一结果，宋海岩等直接借用了邹至庄的积累隐含平减指数处理1978年前的数据， 其后年份的数据则采用全国建筑材料价格指数代替；李治国和唐国兴用上海市的固定资本形成总额及其指数计算出上海市的固定资产投资价格指数，然后用它计算出全国的固定资产投资价格指数。
（五）行业标准的确定
为了适应研究主题，符合数据合理性的要求，在对分行业的资本存量K进行测算时都会根据要求来合并和分解一些行业。当然，对于行业合并与分解的标准的确定也要依据研究的内容来确定，范建双在对我国建筑业分行业资本存量的测算中，将建筑业分解成8个行业，并尽量与2003年以前保持一致。薛俊波、王铮以投入产出表所列的17个部门为标准，对16个行业数据进行合并和分解。2002年之后则分为20个行业，投入产出表部门的分类也更加详细。可以看出，行业的分解和合并的难度也会随着研究年份区间的增大而增大[6]。（作者单位：兰州交通大学经济管理学院）
参考文献：
[1]肖红叶，郝枫.资本永续盘存法及其国内应用[J].财贸经济，2005，（3）
[2]张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003，（7）
[3]徐建荣，陈析.我国制造也资本存量测算[J].商业经济研究，2007，（17）
一、引言
资本存量不仅仅是一个国家的财富总量的组成部分，还是一套经济体系要正常运行的前提和基础。作为国民经济核算体系中的一个不可替换的重要部分，其数据对于宏观经济的研究与相关政策的制定有着决定性的作用。它作为一个重要的宏观经济变量在各类经济研究中都会用到，其重要性不可忽视。
二、研究过程中存在的一些问题
针对之前的研究对比分析发现大致存在的一些问题有：（1）大多数研究都是采用永续盘存法，研究过程涉及有四个主要变量，分别为基期资本存量的估计，当年投资或净投资的选取，各年资本折旧率，固定资产投资价格指数的确定。但是因为研究者们对资本存量采用了不同的前提假设、估算方式、以及选指标的选取，所以最后研究的结果也是不尽相同。（2）资本理论通常最具争议。研究中研究者往往会因为研究的侧重点不同而影响到使用的资本概念和使用的计算方法，因此研究前有必要整理统一资本存量的相关概念。（3）资产存量净额的核算结果是可以直接被采用的，同时也是国民资产负债核算的一个重要组成部分。资本存量的核算方式也可以在国民负债核算中采用借鉴。在处理企事业事宜中为了使各类资产在不同时期具有可比性需要剔除市场价格方面的变动因素。（4）从总体上来看资本投入带动着我国经济的增长，但我们需要看到这种增长是通过增加投入总量来获取的，从实质上看资本效率并没有显著的提高，实际上这种方式在对经济增长的过程中起到的作用是比较小的。
三、资本存量测算中的一些方法
资本存量测算的方法有多种，在国际中有两种资本存量的测算方法是比较常用的即：HedonicValuation（HV）法和永续盘存法。而HV测算方法在测算过程中需要的数据比较多且苛刻，其需要物质资本的年龄、属性、类型等一些较详细的运算数据，而这些数据的来源就需要从社会中进行具体的普刊，话费的人力、物理、时间就比较庞大，。正是由于其需要的数据太过苛刻所以严重限制了其使用范围，不能被广泛使用只有在一些地区使用比如阿根廷这样的国家或者地区。所以另一种方法就被广泛使用即永续盘存法。这种方法是在1951年被戈德史密斯所开创，后来由于其实用性强而被广大学者采用。
本文在估计一个基年的资本存量后，采用永续盘存法按不变价格测算省区三次产业的资本存量，即它的基本公式为：
（1）
公式（1）中，δ为经济折旧率，kt-1为基期，即2000年的资本存量，It为当年的投资数据，除此之外，还要知道投资缩减指数P，把名义的投资额转换为实际的投资额。
1.经济折旧率计算
通过对相关文献的翻阅查找确定现阶段主要采用两种计算方式，一种是估计或假定一个折旧率δ对资本存量进行扣减，这就相当于过程中对折旧的的确定转换为折旧率的的一种确定。另一种就是用固定资产的折旧率来衡量，则经济折旧率δ=固定资产的折旧额/对应省份的国内生产总值。固定资产的折旧额，对应省份的国内生产总值均可以从国家统计局获得数据。
2.当年投资数据获取
在这方面就需要研究者对当年投资情况做详细的调查选择，比如物质产品的积累、固定资产的投资状况、资本产出综合和固定资本产出总额。而通常情况下往往固定资本产出总额在衡量当年投资的一个重要指标。
当年投资数据It用固定资本的形成总额来衡量。固定资本的形成总额可以从国家统计局获得数据，在次基础上换算成以2000年为基期的固定资本形成总额数据。
3.投资缩减指数计算
在选择指数时第一产业投资缩指数可以选择农业生产资料价格，第二产业投资缩减指数可选取工业品出厂价格，则第三产业的投资缩减指数可以通过下面的公式得到：
（2）
其中，固定资本的形成总额即为公式中的I；Ii表示为第i产业的固定资本形成总额，i=1，2，3；总体的投资缩减指数则由公式中的P表示，用固定资产投资价格指数来衡量；Pi代表第i产业的投资缩减指数。固定资产的投资价格指数，第一、第二、第三产业投资缩减指数，固定资本形成总额，第一、第二、第三产业固定资本形成总额均可以从国家统计局获得数据。投资缩减指数要在次基础上换算成以2000年为基期数据。
4.基期资本存量计算
以2000年为基期，采用Hall和Jones（1999）的方法，其公式为： （3）
公式（3）中，K2000代表2000年的资本存量，I2000代表2000年的固定资本形成总额，δ代表经济折旧率，g代表2000-2001年，2001年-2002年，2002-2003年各省份三次产业实际固定资形成总额增长速度的平均值。
5.对缺失数据的处理
有些省份缺失固定资产的投资价格指数，例如广西，这种情况下就可以用其他具有相同情况地方的的固定资产的投资价格指数来替代广西的数据。
四、与现有估计结果的比较
现有估计的第一、二、三产业资本存量与自己计算的结果比较如下图所示（以广西省为例），比较年限为2000，2005，2010，2011年。
五、结论
全社会的资本存量就等于三次产业的资本存量总和。过程中由于一些系数选择的不同比如方法和选择的基期年份，那么本文中测算过程中的结果或许与其他研究者测算的结果在某些数值上会有一些差别，但从总体相对数的变化情况来看从上图1至图3可看出除了第一产业的计算结果与其他学者计算结果不太一致以外，第二、第三产业计算结果与其他学者的结果基本一致。
参考文献：
[1]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952―2000[J].经济研究，2004（10）：35―44.
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中图分类号：F830.42 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（b）-0000-00
在商业银行的各类贷款业务中，流动资金贷款是人们经常接触的一个基础贷款品种。作为一种使用较为广泛的融资工具，它具有周期短、效率高、成本低等优点。针对此类贷款，银监会专门出台了《流动资金贷款管理暂行办法》（中国银行业监督管理委员会令2010年第1号，下称暂行办法）进行规制，本文结合该暂行办法的规定，拟对流动资金贷款的概念、管理要求、需求测算的意义、方法等进行初步探讨，以期在实践中能够有所借鉴。
1 流动资金贷款的概念
根据暂行办法的规定，流动资金贷款是指贷款人向企（事）业法人或国家规定可以作为借款人的其他组织发放的用于借款人日常生产经营周转的本外币贷款。
正确理解上述概念，需要注意以下几点：第一，这里的借款人是指企（事）业法人或国家规定可以作为借款人的其他组织，并不包括自然人。但在实践中，以自然人名义申请流动资金贷款用于所在企业经营的，也多参照适用该暂行办法的相关规定；第二，流动资金贷款系用于借款人的经营周转，期限相对较短，一般不超过1年，主要用于满足借款人的短期资金需求，当然也可以用于满足借款人的临时性、季节性等资金需求；第三，贷款的用途限于借款人的日常的生产经营，不能挪用于固定资产项目或股权投资等，并且贷款金额不应超过借款人的实际资金需求。
2 银监会对流动资金贷款的管理要求
根据暂行办法的规定，银监会对流动资金贷款主要提出了以下管理要求：
2.1 全流程管理要求
暂行办法要求商业银行要全面了解客户的信息，包括各种财务和非财务的信息，建立流动资金贷款风险管理制度和有效的岗位制衡机制，将贷款从受理到收回各环节的责任落实到具体部门和岗位，并建立各岗位的考核和问责机制。
2.2 资金合理测算要求
暂行办法要求贷款人应根据借款人生产经营的规模和周期特点，合理设定流动资金贷款的业务品种和期限，合理测算借款人的营运资金需求，审慎确定借款人的流动资金授信总额及具体贷款的额度，不得超过借款人的实际需求发放流动资金贷款。该办法明确规定，超过借款人实际资金需求发放贷款的贷款人应承担相应的法律责任，银监会可采取监管措施，并进行处罚。
为便于管理和实际应用，暂行办法在附件中对流动资金贷款需求量的测算提供了参考方法。
2.3 统一授信要求
暂行办法要求贷款人应将流动资金贷款纳入对借款人及其所在集团客户的统一授信管理，并按区域、行业、贷款品种等维度建立风险限额管理制度，以防止商业银行对借款人的过度授信、多头授信。
2.4 用途合法要求
暂行办法要求贷款人与借款人约定的流动资金贷款用途必须明确、合法，并作了一些禁止性的规定，如流动资金贷款不得用于固定资产、股权等投资，不得用于国家禁止生产、经营的领域和用途等，流动资金贷款不得挪用等。
3 流动资金贷款需求测算的意义
3.1 遏制借款人的盲目扩张，防止过度负债。
借款人在生产经营过程中，为占有更多的市场份额，获取更多的利润，经常会有盲目扩张的冲动。为解决资金来源问题，这些企业往往通过流动资金贷款的形式快速获得所需资金，极易导致过度负债的问题。对流动资金贷款的需求进行测算，客观上会促进企业了解、评价自身的营运资金周转、财务状况等情况，避免不必要的利息费用支出。
3.2抑制贷款人的放贷冲动，提高管理水平
当前商业银行之间竞争日益激烈，充分发挥贷款业务的龙头作用，带动其它业务的全面发展是各家银行的普遍做法。为完成利润等指标，受各种利益的驱动，各银行争相向所谓优质客户发放流动资金贷款，造成风险的不断累积，而在实践中，部分中小企业的贷款需求却经常得不到应有的满足。对流动资金贷款的需求进行测算，在一定程度上有助于银行通过量化的指标将借款人的资金需求控制在一定范围内，以合规的形式抑制贷款冲动，提高其授信精细化管理水平，同时也有利于其形成健康的信贷文化和理念。
3.3控制贷款资金的流向，支持实体经济的发展。
在实践业务中，企业挪用流动资金贷款用于固定资产投资、资金流入非实体经济领域等现象并不鲜见，商业银行对借款人流动资金贷款需求量的合理测算以及对贷款资金流向的控制，可以确保企业将贷款资金真正用于其实体经营，防止借款人任意予以挪用。为此，暂行办法要求贷款人应按照合同约定检查、监督流动资金贷款的使用情况，并对贷款支付方式、资金的回笼等作了明确规定，贷款人放任借款人将流动资金贷款用于固定资产投资、股权投资以及国家禁止生产、经营的领域和用途的，会承担相应的行政责任。
4现行测算方法及存在缺陷
根据暂行办法的规定，流动资金贷款需求量应基于借款人日常生产经营所需营运资金与现有流动资金的差额（即流动资金缺口）确定。该办法认为影响流动资金需求的关键因素为存货（原材料、半成品、产成品）、现金、应收账款和应付账款，银行业金融机构应根据借款人当期财务报告和业务发展预测，按以下方法测算其流动资金贷款需求量：
4.1估算借款人营运资金量
营运资金量=上年度销售收入×（1-上年度销售利润率）×（1+预计销售收入年增长率）/营运资金周转次数
其中：营运资金周转次数=360/（存货周转天数+应收账款周转天数-应付账款周转天数+预付账款周转天数-预收账款周转天数）
周转天数=360/周转次数
应收账款周转次数=销售收入/平均应收账款余额
预收账款周转次数=销售收入/平均预收账款余额
存货周转次数=销售成本/平均存货余额
预付账款周转次数=销售成本/平均预付账款余额
应付账款周转次数=销售成本/平均应付账款余额
4.2估算新增流动资金贷款额度
将估算出的借款人营运资金需求量扣除借款人自有资金、现有流动资金贷款以及其他融资，即可估算出新增流动资金贷款额度。
新增流动资金贷款额度=营运资金量-借款人自有资金-现有流动资金贷款-其他渠道提供的营运资金
上述测算方法是目前各家商业银行所普遍采用的主要方法，在满足借款人生产经营的正常资金需求、提升贷款人的信贷管理水平等方面起到了重要的作用。但从实践情况看，该方法还存在以下缺陷：
（一）适用前提的缺陷。该方法适用的前提是企业所编制财务报表须具有可用性，能够反映企业真实的财务状况和经营成果，但事实上，由于种种原因，国内企业的会计信息质量普遍不高，尤其是部分中小企业，会计制度不完善，会计核算不规范，提供财务报表的质量参差不齐，在这种情况下测算出来的资金需求量可能与实际情况大相径庭，从而失去其测算的意义。
（二）适用范围的缺陷。该方法以存货、应收账款、应付账款等作为流动资金需求的关键因素，对生产经营相对稳定的一般制造类企业具有较强的适用性，但对新成立的企业、特殊行业的企事业组织，如医院、学校、建筑业、娱乐业等可能难以直接适用。
（三）取值标准的缺陷。因缺乏统一标准以及从业人员的知识、水平、经验等方面的差异，对计算公式部分因素的取值标准和范围存在不同的理解，造成实践执行中的较大争议，调节空间过大，测算数据易纵。例如，预计销售收入年增长率如何取值？以前年度的销售收入增长率是否可以不考虑？自有资金如何取值才算合理？其他渠道提供的营运资金具体可以包括哪些？等等。
（四）选取因素的缺陷。计算营业资金周转次数时，测算公式选取了存货、应收账款、应付账款、预付账款、预收账款等五个与流动资金需求密切相关的因素，但是各行各业的企业面对的经济环境不同，经营模式、资金结算方式等也有较大差异，完全照搬上述因素未必能真实、全面地反映企业的资金运转情况。例如，有的企业的应收票据、应付票据在流动资产、流动负债中占比较大，是否应该考虑？在达到什么程度时考虑？又比如，很多中小企业会计核算不规范，一些正常经营的应收、应付款项，甚至对外借款等都计入了其他应收款或其他应付款，上述情况也有可能造成资金测算的偏差。
5几点建议
（一）建议修改暂行办法的附件，可以根据不同的行业、不同的企业类型、不同的贷款用途等提供多种测算方法（不局限于财务报表）进行参考和选择，增加灵活性，赋予商业银行更多的业务操作的自利。
（二）完善现行流动资金贷款的资金需求测算方法，建议监管部门进一步明确相关概念的含义和范围，或另行出台相关文件予以解释，缩小计算公式中取值可调整的空间，避免为达到目标数值而任意进行调节的现象。
（三）商业银行在实务操作中还存在运用上述公式过于机械和僵化的现象，建议充分利用附件中“需要考虑的其他因素”。例如银行在预测周转天数时可考虑一定的保险系数，对小企业融资、订单融资等情况，可根据实际交易需求确定流动资金额度等。
（四）资金需求测算本身即含有内在的不确定性，并受企业对外投资、市场变化等多种因素的影响，以估计数、预计数来完全准确预测借款人的流动资金需求几乎是不可能的。在实务操作中，为避免受到监管处罚，资金需求测算在某些范围或程度上已经流于形式。笔者认为，手段与目的要进行区分，不能为了测算而测算，商业银行要树立正确的贷款管理理念，切实了解和掌握企业的业务运作模式，过于纠缠数字的精确是得不偿失的。建议在暂行办法中也可以考虑删除关于具体测算方法的相关规定，适当减少行政介入，而由各商业银行自行制订测算方法并报送监管机构备案。
关键词 科技进步；全要素生产率；制度创新
【作者简介】廖远甦，常熟理工学院讲师，博士，研究方向：经济增长、计量经济应用。
一、引言
因为科技进步贡献率的测算有助于跟踪经济创新驱动、转型发展的过程，所以它频繁出现在国家和地方政府的“十二五”规划中，几乎成为与GDP增速、万元GDP能耗并驾齐驱的宏观经济绩效考核指标（何锦义，2012）。学界也很重视科技进步贡献率的测算，涌现出大量相关研究（于洁等，2009；周绍森等，2010；李兰兰等，2011；杨少华等，2011）。虽然人们都认同科技进步贡献率测算的重要性，但对它的内涵和测算方法仍然存在一些争议（狄昂照，1997；周方，1997；杜希双，1998；何锦义，2006；何锦义，2012）。以广泛采用的索洛余值法为例，实践中碰到的共性问题有：①如何估计物质资本存量的基期值，设定合理的折旧率；②很多研究用从业人员数代替从业人员人力资本存量，忽略了人力资本中“质”的变化；③多数研究直接假设规模报酬不变，缺乏实证依据；④将科技进步视作全要素生产率的惟一源泉，进而将全要素生产率的贡献率等同于科技进步贡献率，导致科技进步贡献率的高估。为此，学者们探索了其他数学形式更复杂的研究方法，如数据包络分析、随机前沿模型、超越对数生产函数等。这些探索丰富了科技进步贡献率的测算研究，但仍未能够解决所有上述问题。结合上海经济增长核算的多年实践，本文对科技进步贡献率的传统测算方法做了改进，并针对测算的技术难点，给出了一个完整、系统的解决方案。
二、研究方法
在经典的索洛模型中，科技进步是一个平稳增长的外生变量，但科技进步主要来自技术创新，它应该能够被描述研发活动的变量所解释。与科技进步一样，制度创新也是上海经济效率提升的重要源泉，因此，需要构造反映上海经济制度创新的指标。本文借鉴被称为“市场化指数”的综合评价研究，该研究旨在全面、系统地测度中国经济的制度创新。具体到本文，不仅想知道制度创新对上海经济增长的贡献，还想探究制度创新的某些重要方面如何影响上海的经济效率。所以，构造了反映上海经济制度创新的3个重要维度的指数。
上海科技进步贡献率的测算可分为三个步骤。第一步，运用回归模型估计生产函数，得到物质资本和人力资本的产出弹性。不妨采用柯布道格拉斯生产函数，假定全要素生产率服从指数增长，那么有
其中， Y 表示GDP产出； K 表示物质资本存量； H 表示人力资本存量，有时为回避估计人力资本，常用劳动者数量L 代替人力资本存量； α和β 分别表示物质资本和人力资本的产出弹性；γ 表示全要素生产率的增长率。在生产函数的规模不变假设下（这个假设需要实证检验），（1）式转化为
第二步，首先将估计出的物质资本和人力资本的产出弹性代入（3） 式计算出全要素生产率，
然后再运用以下的回归模型估计研发资本存量和制度创新对全要素生产率的弹性，
其中， D 表示研发资本存量； MI 表示市场发育指数； OI 表示经济开放指数； PI 表示非公有经济发展指数。
第三步，根据前两步的模型设定，可以推导出以下的增长核算式
其中，符号g 的下标是变量名，与符号g 合起来表示该变量的增长率。最后一项表示未被模型解释的经济增长。科技进步贡献率等于研发资本存量对产出的贡献：
物质资本、人力资本、制度创新的贡献率与（6） 式类似，不再赘述。
三、数据处理
1.物质资本存量的估算。沿用永续盘存法，本期资本存量等于上一期资本存量扣除折旧加上本期投资，公式如下
361.30亿元；物质资本折旧率为10%。物质资本存量估计结果见表1。
2.研发资本存量的估算。从实物形态看，研发投入中大部分都转化成可用于研发的固定资产，因此，研发资本存量的估算可以直接沿用物质资本存量的估计方法，计算公式为
这里， D 表示研发资本存量； RDE 表示本期研发投入，用R&D经费内部支出指标作为本期研发投入； δ 表示研发资本存量的折旧率。基期值和折旧率需要合理的设定。
如前文所述，上海1978 年物质资本存量为361.30亿元，固定资本形成总额为31.69亿元，当期投资占物质资本存量的比例是8.77%。假设1978 年研发投入占研发资本存量的比例与此相同，当年R&D经费内部支出1.32亿元，可推算基期研发资本存量为15.05亿元。
因为知识的更新速度超过物质损耗，所以一般认为研发资本的折旧率高于物质资本存量的折旧率，Hall等（1995）、樊纲等（2011） 都取研发资本折旧率为15%，但李小平等（2006）、邓力群（2011） 则取偏低的折旧率，为5%。简化模型（4），去掉制度创新变量，然后测试从5%到30%一系列不同水平的折旧率。实证结果表明，随着折旧率的上升，研发资本存量的显著性和拟合优度都下降，5%的折旧率是最优的，所以研发资本存量的折旧率设为5%。
3.人力资本存量的估算。上海的人口系统具有高度的开放性，户籍人口与外来流动人口在人力资本方面存在显著的异质性：户籍人口中受高等教育的比例较高，外来流动人口则以农民工居多。考虑到人力资本的异质性，参照廖远甦和朱平芳（2012） 的研究，本文分别估计上海本地劳动力与外来劳动力的人力资本，然后根据两种劳动力的比例进行加总，1996年前的人力资本存量见表2。
至于1995 年以后的平均受教育年限，利用《中国劳动统计年鉴》提供的地区从业人员教育构成数据不难估计。将从业人员的平均受教育年限和从业人员数相乘就得到上海从业人员的人力资本存量。
4.制度创新的度量。根据研究目标，本文选取了反映上海经济制度创新的三个重要方面，即市场发育程度、经济开放程度、非公有经济发展程度，相应构造了市场发育指数、经济开放指数和非公有经济发展指数。其中，市场发育指数包括3 个维度：资金市场、劳动力市场和技术市场，分别用固定资产投资中利用外资、自筹投资和其他投资所占的比例、劳动力流动性（流动人口与户籍人口之比）、技术市场活跃度（技术市场成交金额与GDP之比） 等指标衡量。对外开放指数使用最常用的对外依存度衡量。非公有经济指数包含3个指标：非公有经济在就业、投资和产出三方面的比重。采取同级指标等权加总的方法，计算出3个指数，详见表3。
四、实证分析
1.生产函数的估计。首先估计模型（1），结果如下：
除了趋势项，其他系数都显著。物质资本、人力资本的产出弹性之和为1.19，与1 很接近，所以用Wald 统计量检验规模不变假设。Wald 统计量为1.19，P 值为0.28，不能拒绝规模不变的原假设，所以可认为上海宏观经济生产函数是规模不变的。加上规模不变假设，模型（2） 的估计结果如下：
规模不变假设提高了模型的估计性能，趋势项变得显著。物质资本产出弹性为0.58，那么人力资本产出弹性为0.42。将这两个参数代入到（3） 式计算出全要素生产率， 然后估计模型（4）。
2.全要素生产率的分解。模型（4） 的估计结果见表4。如表4所示，采用OLS估计原模型，所有解释变量都在1%水平下显著，但市场发育指数的符号与经济学常识相悖，初步怀疑是解释变量的多重共线性所致。考察解释变量的方差膨胀因子，发现都大于10的临界水平，市场发育指数的方差膨胀因子最大，而且它的符号异常。删除该异常变量后，估计结果并没有改善，其他解释变量的显著性下降，经济开放指数仅在10%水平下显著，非公有经济发展指数甚至变得不显著。尝试变量差分形式的回归模型，估计结果稍有改善，非公有经济发展指数在5%水平下显著，经济开放指数在10%水平下显著，但显著水平仍然低于原模型的估计结果。最后，运用岭回归估计参数，当有偏系数为0.73时，所有变量的符号都为正，符合理论预期。而且研发资本存量、经济开放指数和非公有经济发展指数都在1%水平下显著，只有市场发育指数不显著。四种估计一致表明，研发资本存量对全要素生产率有很强的解释能力，说明科技进步是上海经济效率提升的主要动力。
3.上海经济增长核算。根据岭回归的估计结果，利用（5） 式对改革开放以来的上海经济增长进行了核算。迄今为止，上海经济经历了从“六五”到“十一五”共6个五年发展时期。各个发展时期要素投入、科技进步、制度创新的贡献率见表5。
由于“七五”时期极低的经济增长率导致贡献率测算异常，所以，本文重点研究“七五”时期以后的贡献率。整体而言，从1978 年到2010年，物质资本是上海经济增长的第一动力，贡献率约占6成；科技进步是上海经济增长的第二动力， 贡献率为26.5%， 稍低于以往估算值的31.7%；制度创新的贡献率约占1成，其中经济开放的贡献率是3.2%，非公有经济发展的贡献率为7.1%；人力资本对上海经济增长的贡献相当有限，贡献率仅为2.7%。
值得注意的是，物质资本贡献率一直居高不下，“九五”时期甚至高达76.5%，体现了主要依赖固定资产投资拉动的经济增长方式。但从“八五”时期开始，人力资本贡献率开始上升，最近的“十一五”时期已经接近2成。“七五”时期以后，上海的科技进步贡献率呈现稳步上升的态势，大约每经历一个五年时期，就提高3 到5 个百分点，“十一五”时期，上海的科技进步贡献率达到22.9%，这主要得益于上海逐渐增加的研发投入强度。“六五”时期研发投入强度不超过1个百分点。2003年，上海的研发投入强度首次超过2%，接近法国等主要发达国家的水平。2011年研发投入强度高达3.1%，已经超过了美国同期的研发投入水平。
非公有经济的发展和经济开放是上海经济效率提升的两个主要引擎。民营经济的发展激发了上海经济的强劲活力，但是非公有经济发展的贡献率总体呈现下降的趋势，“十一五”时期的贡献率只有0.6 个百分点，值得警醒。然而这并不意味着发展民营经济的“制度红利”已经释放殆尽，相反它说明民营企业在融资、垄断行业的进入等方面存在的诸多隐性制度壁垒亟待突破。惟有如此，才能进一步增强民营经济的活力，提高上海的经济效率。另一方面，经济开放的贡献率整体也是上升的，但2007年美国次贷危机引发了全球经济衰退，导致上海“十一五”时期的进出口大幅下滑，经济开放的贡献率变成负值。可以相信，只要上海坚持以开放促改革，随着全球经济的复苏，经济开放的贡献率会逐渐回升。
比较科技进步贡献率的两个测算结果，可以发现本文的测算方法优于常用的索洛余值法。
五、主要结论
1.固定资产投资和科技进步是上海经济增长的两大动力。自改革开放以来，物质资本是上海经济增长的第一动力，贡献率约占6成；科技进步是上海经济增长的第二动力， 贡献率为26.5%，稍低于以往31.7%的估算值。虽然科技进步的贡献不足固定资产投资的一半，但贡献率呈现上升趋势。可以预见，随着上海经济的转型升级，上海经济增长方式将逐步转变。科技进步有望接替固定资产投资，成为上海经济增长的第一动力。
2.科技进步和制度创新是提升上海经济效率的两大引擎。上海全要素生产率的回归分析表明：研发资本存量每增加1个百分点，全要素生产率提高0.13 个百分点；经济开放程度每增加1个百分点，全要素生产率提高0.1 个百分点；非公有经济的发展水平每增加1个百分点，全要素生产率提高0.04个百分点。由此可见，上海应该继续加大研发投入，促进科技成果转化为生产力。同时，以上海自贸区试点为契机，深化改革开放，推动民营经济发展，释放新的制度红利。
3.科技进步贡献率的新测算方法显著优于传统测算方法。以索洛余值法为代表的传统测算方法，名为测算科技进步贡献率，实际估算的是全要素的贡献率，应用中容易出现望文生义的误解。本文测算的科技贡献率来源于研发资本存量的贡献，更加符合“科技进步”一词的含义。新算法的实证结果表明，上海全要素生产率的提升能够被科技进步和制度创新很好地解释，比传统测算方法揭示了更多的信息。传统方法的测算结果还因为残差的波动而不规则，甚至出现难以解释的负值。新方法克服了这个缺点，测算的科技进步贡献率呈现明显的上升趋势，测算结果更加合理，也更具有参考价值。
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[关键词]热钱 直接测算法 余额法
热钱俗称游资，是金融市场中常用的一个术语，目前它还没有一个广为专家学者接受的定义。一般来说，热钱是以追求高额风险利润为目的，快速在不同国家之间流动，投资领域不固定且无实质经济活动的短期资本。热钱对一个国家经济的影响有积极作用，但更多的是消极作用，历次的国际金融危机中都有热钱的身影。由于热钱流入的渠道较多且隐蔽性较强等原因，要准确把握热钱的规模还十分困难，现实中多借助于估算模型进行估计。然而，实现估算中，学者们使用的模型差异性较大且存在缺陷，这势必影响估算结果。因此，本文侧重分析估算“热钱”规模的模型及其存在的缺陷，以便改进，使之趋向合理、完善。
一、估算资本外逃规模的模型
估算资本外逃规模的国际通行方法主要是直接测算法、间接测算法和混合测算法，因数据不易获得的原因，混合测算法在现实中很少使用（邢毓静，2001）。现在国内估算流入中国热钱规模的直接测算法和间接测算法都来自于国外学者的估算资本外逃规模的模型。
1.直接测算法
直接测算法是指直接运用国际收支平衡表中的“错误与遗漏”和“非银行私人部门短期资本流出”项，把两项之和作为资本外逃的规模。该法由卡丁顿（Cuddinton，1986）首创，后经其自我修正，坎特（Kant，1996）的拓展，直接测算法逐渐完善。坎特改进的测算方法又称游资法，其计算公式为：游资1=-[其他部门的其他短期资本项目中的其他资产项目+误差与错误和遗漏]；游资2=-[其他部门的其他短期资本项目+错误和遗漏]；游资3=-[游资2+债券和公司股权方面的投资]。
2.间接测算法
间接测算法是把国际收支平衡表中资本来源与资本运用的差额视为该国的资本外逃规模。该法由世界银行（1985）首次使用，后来美国摩根保证信托公司（1986）和克莱因（Cline，1987）进行了调整。
世界银行计算资本外逃的公式是：资本外逃=外债增加+FDI净流入+官方储备+经常项目逆差；美国摩根保证信托公司调整后的公式为：资本外逃=外债增加+FDI流入+官方储备的增加+经常项目逆差-银行体系和货币当局所持有的短期外币资产；克莱因改进的公式为：资本外逃=摩根保证信托公司计算结果-旅游和边货收入-其他资本收入。
3.混合测算法
混合测算法是通过国际收支平衡表的相应项目先测算出一个值，在此基础上进行分析与调整。该法由杜利于1986年率先提出。在计算资本外逃时，杜利先测算出本国居民除对外直接投资外的对外债权净增加额，接着进行如下三项调整：一是增加“错误和遗漏”数目；二是增加从《世界债务表》中获得的债务变动额和官方国际收支平衡表中获得的对外借款流入额之差；三是减去已申报的对外债权。
二、估算“热钱”规模的模型
在测算资本外逃的规模时，如果计算的数字为负值，表示存在资本外逃；反之，若该项为正值，则说明存在境外热钱的流入。基于这样的思想，学者们用测算资本外逃的模型来估算热钱规模。
1.直接测算法测算热钱规模的假设及其缺陷
估算热钱时，直接法的估算模型至少内含以下的假设：一是所有的进出国境的资本流动都反映在国际收支平衡表中；二是在经常项目和资本项目流入的资金中没有热钱；三是国际收支平衡表中，各项统计都是真实、准确的，不存在统计误差。显然，这些假定是与现实不相符合的，因为并非所有的资本流动都反映在国际收支平衡表中，经常项目和资本项目下也隐藏着热钱，“误差与遗漏”项是平衡因统计口径不同、各货币换算而产生的误差而造成的国际收支借贷项的不相等而设立的，其本身就包括有人为误差因素。
国内学者尹宇明和陶海波（2005）对此测算模型进行修正（表1），虽说“误差与遗漏”项中会包括热钱的数量，但主要反映的是统计误差，因此，这种方法缺乏理论依据，据此估算出的热钱规模的可信度较差。
2.间接测算法测算热钱规模的假设及其缺陷
基于测算资本外逃规模时设立模型的思想，间接估算热钱规模的基本模型是用国际收支平衡表中的外汇储备增加减去外商直接投资再减去贸易差额所得的余额作为热钱的流入量，即热钱流入规模=外汇储备增加额―贸易顺差―FDI，该法又称余额法。中国社会科学院经济研究所增长前沿课题组（2005）、Vincent Bouvatier（2006）以此来估算“非FDI”的规模，该方法基本反映了一国国际收支中资本与金融项目的证券投资和其他投资的净额以及误差与遗漏的净额，但不能准确估算热钱的规模。因为，余额法的估算模型至少内含以下假设：一是所有的进出国境的资本流动都反映在国际收支平衡表中；二是除货物贸易以外的其他经常项目，除FDI外的其他金融项目的资金流入全部是热钱；三是贸易顺差和FDI中没有隐藏热钱；四是FDI全部是货币投入，没有非货币的投资。
资料来源：根据收集的文献资料整理，括号（）内的数字为测算热钱的时间。
考虑到流入中国境内热钱的流入渠道的多样化及其他因素，国内的学者韩继云等、曹垂龙、毛红燕、张明、中国人民银行等学者或机构对余额法进行了修正（见表）。其中，张明两次测算了流入中国的热钱的规模，其测算结论在国内外引起了很大的反响。在张明的测算模型中，“调整后的外汇储备增加额”是综合考虑了汇率变动、储备投资收益、央行对中司的转账、央行对国有银行及券商的注资、商业银行以美元缴纳本币法定存款准备金等因素的调整值，贸易顺差中隐藏的投机资本的测算是基于年度贸易顺差增长率的假定，张明把FDI未汇出利润及折旧视为FDI中隐藏的投机资本。此外，唐旭和梁猛（2007）、钟伟（2008）还用外资利润、FDI的折旧额、外资外债增量和收益汇出指标测算长线投资资金；银河证券（2008）根据热钱流入的4个渠道，测算了热钱流入的规模。
改进后的余额法在测热钱流入的规模上无疑更接近实现，但测算的结果差异较大，测算模型仍存在一些问题，如张明的测算把投资收益视为热钱，未汇出利润及折旧视为隐藏的热钱，这是否恰当值得商榷；央行的估计中没有考虑隐藏于FDI、货物贸易及非法入境的热钱，也忽略了外汇储备中日元汇率、欧元汇率升值或贬值所带来的影响测算模型，这还有待进一步改进。
3.定性分析或者简单估计
有些学者认为没有成熟的方式计算热钱的数量，只作定性分析，不计算数量或者只是简单估计。如殷剑峰认为可以进行大体估算热钱的数量, 因为大多数国家都没有准确的热钱计量方法；何泽荣和徐艳认为没有一定的数学模型可供使用，因而只能靠估计和分析；林毅夫（2006）在其文章中也没有提出具体的计算方法和数量；向松祚、梁小民、谢国忠等学者对此也仅仅是作了简单的估计。
三、结论与建议
综上分析，“热钱”测算模型是在国外学者估算资本外逃的模型基础上，通过扩展、改进，逐渐趋向完善，但由于热钱具有强流动性、高度的隐蔽性和虚拟性等特征，在辨识热钱时有相当大的困难，因此，目前“热钱”估算模型都存在一定的缺陷，直接测算法缺乏理论基础，间接测算法或余额法测算结果仍有很大的差异，还需要改进。
笔者认为，改进估算“热钱”的模型，首先要从界定热钱的概念着手，以确定哪些是热钱，热钱流动的渠道有哪些；其次要考虑估算隐藏在FDI和货物贸易中的热钱及非法入境的热钱；最后，分情景估算，测算出的热钱规模应是一个范围，而不是一个固定的数值。
参考文献:
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在刚刚结束的两会上，总理接受了中外记者的提问。针对《人民日报》记者提出的关于房价的问题，总理表示：合理的房价应该是使房价与居民的收入相适应，目前的房价还远远没有回归到合理价位。温总理的话代表了全国大多数人民的心声，似乎收入永远追不上房价增长的速度。在我国，房地产与国民经济和人民的生活都息息相关，而目前评判房价的合理性最常用的指标就是“房价收入比”。顾名思义，房价收入比就是前文中温总理所提到的房价与居民收入的比值。依照国际惯例，房价收入比在3～6倍之间即表示当前的房价合理。然而这个“舶来”的风向标在中国房地产界却备受争议。有专家表示“中国的房价收入比没有国际标准”；远华地产的开发商任志强也公开发表博客，矛头直指“房价收入比的无奈”；著名的企业家和财经评论人朱大鸣也表示“中国的房价收入比并不符合中国国情”。同时，也有一部分学者提出了一些关于房价收入比的修正建议，希望让它更能因地制宜地发挥指向性作用。而关于“房价收入比的测算方式怎样才合理，它的用途怎样才能得到最大的发挥”的问题国内普遍存在着争议，笔者整理了目前关于房价收入比争论最多的方面，并就此提出了自己的理解和建议。
一、房价收入比的研究现状
（一）房价收入比的定义
房价收入比（Housing Price-To-Income Ratio）是指“居住单元的中等自由市场价格与中等家庭年收入之比”。房价收入比的基本测算公式为：PIR =■ ，其中，PIR表示房价收入比，P表示商品住宅价格，I表示家庭年收入；若PIR越大，则表示房价收入比越高，住宅的可支付性越低。
（二）房价收入比在国外的研究
1．房价的测算方法。由于国外的住宅多以“幢”为单位销售，每一单位的住房都是独立的，且住宅本身肩负了消费需求和投资需求双重特性，是频繁销售和重复销售的商品，因此确定房价就更为困难。常用的方法是采用中等房价和平均房价之类的总体测度，但由于每栋房屋都尤其特殊的结构、朝向、地理位置等因素的区别，这些总体的测度也难以确定。因此，“特征价格回归法”和“重复销售技术”得以应用。特征价格回归法的中心思想是构建特征价格函数（hedonic price function，HPF），首先识别出住房的关键特征，然后使用HPF估算出它们的隐性价格，进而修正之前的平均价格。重复销售技术在1963年由Bailey，Muth和Nourse提出，并由Case和Shiller进一步精进和推广。它的关键是将同一住房的当前售价或评估价值与先前的对应价格配对比较，从而获得价格变化值；然后将变化值纳入到每一干预期整体市场价格变化的估计中，构建房价指数。
2．收入的测算方法。在对收入的测算方法上，国外学者还存在着一些分歧。部分学者认为应该使用中等家庭收入，但由于数据难以获得，有时只好采用其他收入，例如家庭人均年收入，包括了固定收入和一次性收入。另外，在使用家庭总收入进行测算，还是用家庭可支配收入来测算的问题上也存在着分歧。为了解决这样的分歧，有学者采用了折中的办法：分别使用这些收入数据来做出多种房价收入比，再加以分析。
3．房价收入比的合理区间。
关于房价收入比的合理性，最广为认同的版本是由世界银行中国区首席经济师Andrew Hamer计算出的房价与收入的比值在3～6之间即为合理。他的计算思路是：假设一个城镇居民的平均年收入为1万元，当时的住宅平均价格为每套3万元，居民买房的首付款为30％，按揭贷款20年还清余额，平均年消费住房支出为1500元，占其年收入的15％，此时房价和收入的比值为3；由于西方学者研究指出，居民住房消费占房价的30％以内时是可以承受的，因此，此时的住房平均售价为6万元，就得出了“房价收入比3～6倍即合理”的结论。国外学者Bertnard Renaud在研究多个国家的房价收入比后指出：发达国家的房价收入比在通常稳定在1.8～5.5之间，发展中国家一般在4～6倍之间，然而一些经济落后的发展中国家和社会主义国家的房价收入比的值甚至能达到16。
（三）房价收入比在我国的研究现状
1．房价的测算方法。房价=人均住房面积×每户家庭平均人口数×单位面积商品住宅均价。在现阶段我国的房价收入比研究中，房价是指每户商品住宅的总价，它由人均住房面积、每户家庭平均人口数以及单位面积商品住宅的平均销售价格的乘积构成。我国尚处于发展中的阶段，贫富差距较大，因此用“平均数”来计算居住面积与销售价格都不够精确。但又由于人口众多，难以获取准确的“中位数”，通常都只能以“平均数”代替计算。另外，国内学者包宗华也曾提出，由于未考虑按揭贷款额度、贷款年限等因素，房价的测算也尚待改进。
2．收入的测算方法。收入=每户家庭平均人口数×家庭人均年收入。目前最常用的测算方式是用每户家庭的平均人口数乘以家庭人均年收入来获得。这样的测算方法较为简易，但与房价测算方式的缺陷相同。在我国贫富差距悬殊的情况下，平均数并不能很公正地反映出真实情况。另外，在我国，只有基本工资可记入收入，但个人的投资收益、奖金等收入却无法统计，且这部分隐形收入在人民的日常生活中所占比例较高。因此，不完整的收入统计会给房价收入比带来一定程度上的偏差。
3．房价收入比的合理区间。图1是我国2000～2010年的房价收入比统计，图中采用的数据来自于国家统计系统，其中商品住宅特指一手房，不包括二手房；计算方法则是按前文总结出公式来实现。通过表中的数据我们可以看出，房价收入比最低时为2001年的6.12，最高时为2009年的8.03。最为普遍认同的说法是参照了国际通行的3～6倍区间，但实际上这个数字并不适宜于中国国情。国内的学者们在此基础上加以完善，再根据自己的研究得出了新的合理区间，如长春税务学院的车延杰得出的3.38～6.75，江西师范大学的耿聪得出的3.13～10.43，以及著名学者包宗华在2003年测算出的4～6倍。
数据来源：国家统计局、CRIC中国房地产决策咨询系统。
二、我国房价收入比的困惑
（一）统计口径的选择与测算
1．平均数与中位数。要计算房价收入比，房价与收入的数据就是其灵魂，然而在数据的选择上却饱受争议。最大的问题是：国际上测算房价收入比时，分别都选择了房价和收入的中位数；而我国由于统计难度较大等客观原因目前使用的还是平均数。在统计学中，平均数用于表示各观测值相对集中较多的中心位置；而中位数是指将数据按大小顺序排列后，居于数列中间位置的数据。若数据成正态分布形式，则平均数等于中位数；但当数列中出现极端变量值的时候，平均数则会偏移，而中位数因其不受极端值影响，比平均数更能体现数据总体的中等状况。目前我国经济还处于发展中阶段，贫富差距较大，用平均数来测算会出现较大偏差，不能体现出真实的情况。国家发改委社会发展研究所所长杨宜勇谈到居民收入统计时表示，目前收入最高的10％的家庭总资产就占了城镇居民全部财产的50％，而收入最低的10％家庭的财产总额仅占全民财产的1％上下。在这样的情况下，平均数会向高收入的一方偏移，因此当人均收入公布时，部分居民认为自己的收入“被平均”了。而中位数由于其“不受极端值影响”的特性，比使用平均数测算更能还原一个更客观、更真实的价格状况。由于之前没有官方的关于居民收入中位数的统计数据的限制，房价收入比的测算只能用平均数进行；而在2012年，国家统计局首次了居民可支配性收入的中位数，这为房价收入比更客观、真实地反映住宅可支付性起到了推波助澜的作用。
2．一手房价与二手房价。西方国家的二手房交易市场较为稳定和成熟，因此在一定程度上也拉低了房价收入比。例如美国每年有80％的商品住宅交易是二手房交易，只有约20％为新房交易，这样就拉低了整体住房均价，使房价收入比偏低。而由于我国的二手房市场尚未成熟，统计数据普遍缺失，这也使国内学者通常只用新建住房的售价作为计算数据，因此，住房平均价格偏高。
3．家庭年收入与家庭年可支配收入。计算收入时，到底应该用家庭年收入的总和，还是用可支配收入？这个问题在国内学者对房价收入比的研究中还未达成共识。江西师范大学的耿聪在定义房价收入比测算时选择了使用“家庭单位的可支配年收入”，而陈硕在研究房价收入比时将收入定义为“家庭年收入”。
4．显性收入与灰色收入。著名的评论家、企业家朱大鸣曾提出“中国的房价收入比并不符合中国的国情，主要是因为中国人买房不仅仅靠的是名义工资在买房，各种收入也都算在内，这中间包括灰色收入和各种非法收入”，由于灰色收入的统计缺失给房价收入比带来的偏差可见一斑。针对灰色收入的统计方法，王小鲁博士也曾提出可采用统计居民家用汽车、商品住宅、出境旅游消费等数据来进行统计。
5．一次性付款与按揭付款。国内学者在测算房价收入比是通常都将付款方式假定为一次性付款，然而这并不符合目前住宅消费的普遍习惯。而目前我国银行贷款最长时限是30年，但没有数据可现实我国居民按揭购房时，最常选择的贷款时间是多少年。而这会给房价收入比带来很大的影响。除了现金因素的影响，住房的质量、环境以及物业管理也会影响住房的生命周期。例如住建部副部长仇保兴曾透露，我国每年有20亿的新建住房面积，但它们的平均寿命只有25～30年，这跟发达国家的建筑寿命相去甚远，因此从这个方面上看，我国的房价收入比也难以适应国际认同的合理区间。
（二）其他影响因素
1．住房消费比重的影响。住宅毕竟是一种商品，它的价格与市场需求息息相关。而我们在计算房价收入比的时候，无法计量出购房者的需求对其消费的影响。例如由于我国的医疗体系还在完善中，不少人习惯将收入播出一部分用于“养老”和“防病”；另外随着“出国热”的来临，越来越多的家庭选择将部分收入用作教育经费，从而也削减了住房消费比重。
2．不同城市的房价收入比的可比性。通过对相关的数据和文献的分析，可以看出不同城市的房价收入比在不同的政策、不同的消费习惯、不同的经济结构下，是没有一个统一的测算方式与合理区间的。例如，2011年统计出的全国城市房价收入比，在经济较为发达的东部一线城市，如北京、上海、深圳等，房价收入比最高均超过10，而在中西部地区，尤其是西部地区，房价收入比相对较低。但仔细分析每个城市的房价收入比就会发现他们的合理区间是独立存在的，不能用一个统一的数字去度量。
3．购房需求对房价收入比的影响。房价收入比作为衡量房价合理性的宏观指标，在微观上也应当具有一定的指向性。由于不同购房者对于住宅的结构、面积、位置以及价值有不同的需求，这些需求也直接影响了他们对于房价合理性的感知。
三、对我国房价收入比测算方式的讨论
（一）房价收入比测算的主要意义
通过对现有的有关房价收入比文献资料的分析，笔者认为，房价收入比是衡量居民住房可支付能力的重要指标，其功能指向性应分别表现在宏观和微观两个层面。在宏观层面，房价收入比是否处于合理的区间范围内体现了在一个区域里，房价是否与该区域的社会发展水平、经济状况等相适应，政府可从中了解到是否需要对房价进行调控以及制定下一步的管理计划；而在微观层面，房价收入比则作为衡量居民自身对住房的可支付能力的指标。
（二）宏观层面的房价收入比的测算
房价收入比在宏观层面上的主要作用是体现房价是否适宜于该区域的社会经济水平，为政府调控市场作参考指标。因此，房价收入比必须能客观地体现社会整体层面的住宅可支付水平。
1．使用中位数进行测算。由于我国正处于经济的转型期，人民贫富差距较大，在房价和收入的测算上，只有使用中位数才更能体现我国居民住房可支付性的真实水平。今年，我国统计局已首次公布了2011年居民的人均可支配收入的中位数，这也标志着我国房价收入比统计研究的新纪元。
2．分别测算新建住房和二手房的房价收入比。关于“是否将二手房房价计入测算中”的争议，笔者认为，目前二手房市场正在发展完善之中，在一些房价较高或土地资源稀少的城市，尤其是东部沿海城市，选择二手房的居民比例日益增高，二手房的市场也在日渐壮大。但二手房的价格常常会因为一些个体因素而有较大的波动，因此，为了得到更精确的房价收入比，应当分别测算新建住房和二手房的房价收入比。
3．考虑对居民人均收入进行修正。在收入数据的选择上，笔者认为应遵从国外房价收入比研究的惯例，利用家庭全部年收入来进行测算。另外，国家统计局所公布的居民人均收入的精确度尚待检验。首先，我国中高收入家庭普遍存在大量的“灰色收入”，根据学者徐滇庆的估算，这部分“灰色收入”不低于所公布的居民人均收入的20％；其次，由于调查方式与调查样本的局限性，一些家庭并不愿透露自己的真实收入，尤其是部分高收入家庭，这也使测算人均收入时难度增大。
（三）微观层面的房价收入比测算
在微观的层面上，房价收入比应该是居民住房可支付能力和投资的风向标。从商品的角度来看，住房的品类繁多，从面积、档次、位置、环境、附加值等多方面的差异对它的价格都有影响；从需求的角度来看，不同的购房者对于房屋的诉求和相应的用途也大有不同。因此，笔者认为，要让房价收入比从微观层面发挥其指向性作用，必须要将它细分研究。
1．按家庭年收入与房屋面积分类测算。我国经济的高速发展和贫富两极化的严重性干扰了房价收入比的指向性，因此，按照家庭年收入分类来测算房价收入比变得尤为重要。而由于目前还暂时没有居民收入分布的准确统计，笔者根据《中国统计年鉴》中对不同收入等级的统计将城市家庭的收入分为以下6个等级，分别研究他们的房价收入比：
上表中采用了成都市2011年商品住房平均成交价6757元/（数据来源：前瞻产业研究院）作为房屋销售价格，分别测算了不同收入层级（以年收入0～30万以内为例）的家庭针对不同面积房屋的房价收入比（以每个收入区间的最大值进行测算）。例如，一个年收入为10到15万的家庭，想要购买90平米的住房，其房价收入比最低为4.1，最高可达6.1。通过这个表格，居民可以清楚地了解到自己对于不同面积房屋的购买力，从而指导消费行为。上表的测算方式将付款方式默认为一次性付款，若要将按揭贷款方式计入可支付性的考察，笔者根据美国不动产协会研究出的住房支付能力指数的定义，假定首付20％，30年按揭期限，等额还款。目前我国通常采用等额本息还款方式，计算公式为：
根据美国不动产协会对住房支付能力的研究，月平均住房支出不能超过月收入的25％，令月平均住房支出为y，家庭月收入为x，则有：y ≤0.25x，0.0053P ≤0.25x，即可得出：x≥0.021P。也就是说，当家庭年收入（12x）大于等于0.252倍房价总额（P）时，是处于可支付范围内的。若以成都市2011年的商品住房平均成交价6757元/为例，则可推算出以下结果：
上表中的数值为不同面积房屋价格与不同收入群体收入（按照每个收入区间的最大值计算）的房价收入比，白色的部分表示该面积的房屋对于相应收入群体是可支付的，蓝色的部分则表示月平均住房支出超过了月收入25％（即数值>0.25），处于不可支付的范围内。
2．按购房需求分类的测算方式假想。要将房价收入比微观层面的意义和作用发挥出来，就必须能体现购房者的真实诉求。笔者设想可以从购房者的需求和意图出发，结合生命周期，研究其支付能力。美国优秀的房地产商普尔特（Pulte Homes）将购房者细分为了11类，其中包括：首次置业者（以未婚青年为主）、常年工作流动人士、单人工作丁克家庭、双人工作丁克家庭、有婴儿的夫妇、单亲家庭、成熟家庭、富足成熟家庭、空巢家庭、大龄单身贵族和活跃老年人。这11种类型几乎涵盖了一个人一生中大多数的购房动机。国内住宅开发商的万科也效仿普尔特的客户细分，结合中国实际国情，将它的客户分为了5个大类：社会新锐、望子成龙、健康养老、富贵之家与务实之家，而后又细分为10个小类。虽然这些分类是以开发商的角度来定义其目标客户，不能直接用于全社会经济的研究，但对于我们来说也是一个很好的启示。如果我们能将购房者的需求细分，并对每一类数据进行监测和统计，就能更好地研究每一类人群的住宅需求和相应的支付能力。
四、结语
通过对房价收入比和其测算方式的研究，笔者发现，我们并不能生搬硬造地将国际上流行的房价收入比直接用于我国居民住房可支付性的研究中，但经过一定的修正，它的确可以在宏观以及微观层面上给我们带来指向性。由于目前房价收入比在我国定义的模糊，让国内学者对它争议不断，加之我国房地产市场暂时还没有面面俱到的统计数据，这也在一定程度上阻碍了研究房价收入比的进程。现阶段对房价收入比的研究，学者们都已贡献出了各自的测算方式和思路，但大家能达成共识的一点是，在我国房价收入比测算还未完全成熟之前，是没有一个四海皆准的衡量标准的。因此，笔者通过对房价收入比测算方式的若干探讨，总结出了不同作用下的房价收入比有不同的测算方式，应根据具体情况来选择。
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从这个层面来说，企业并购也蕴藏着巨大的财务风险。企业并购活动离不开巨额的金融支持，而且企业的扩张必须冒信息不对称、经营管理人才缺乏和文化整合失败的巨大风险，不但可能导致并购失败，甚至还可能拖累企业陷入困境。因此，采用有效的并购价值评估方法，对整个并购活动和过程进行公正的价值评估，是非常关键的。
评估方法
并购价值评估理论包括对并购价值的评估方法、评估框架及其理论基础。目前普遍被采用和研究的方法包括基本财务指标测算方法、实物期权测算方法、资本市场指标测算方法。
基本财务指标测算方法的理论依据是财务原则，可以看做在没有外部影响因素下，基于两个企业之间的交易的价值评估方法。可以广泛使用于将破产或清算的企业产权无活跃交易市场的企业。
实物期权测算方法主要基于企业并购的目的是并购后主并企业能够拥有可使企业获益的选择机会或权利，这些权利将在未来一定时期内行使，而不在并购时就立刻行使。
资本市场指标测算方法主要基于企业的价值是资本市场确定的，可以广泛使用于上市公司和交易频繁的企业产权市场的并购行为。
贴现现金流量法。该方法是用未来一段时期内目标企业的一系列预期现金流量以某一贴现率（折现率）的现值作为并购价值。当选择的贴现率恰好使净现值等于0，这个贴现率就是内部收益率。内部收益率反映的是并购方未来能得到的最高的收益水平，如果并购方对这一收益水平满意，该项并购在经济上就是可行的，否则，就是不可行的。贴现率和测算公式都会对并购决策起到决定性的作用，所以需要慎重选择。
账面价值法。即利用财务会计方式确定净资产以决定并购价格的方法。其优点是企业价值是按通用会计原则计算出并由独立的第三方提供的。弱点是账面价值往往与实际价格相差很大。特别是由于企业的历史、品牌等因素使得其账面价值大大低于其市场价格，另一种情况是，企业的账面价值因为维持过时的大量固定投资和贬值的存货将大大高于真实价值。
财产清算价值法。这一估算的基础是对企业的不动产价值进行估算，估算所得到的是目标企业可能的变现价格。由于是对目标企业最少价值的估价，未考虑目标公司持续经营的价值，所以主要运用于企业破产清算时的资产评估，一般不在普通的企业并购时使用。
并购增长期权法。该理论认为企业在并购后拥有目标企业未来投资增值或其他潜在增长的看涨期权。在并购早期，并购方要作是否进行兼并收购的决策，这一决策将让并购方拥有进一步扩大市场份额、巩固市场地位以及进入新的业务领域的权利。其持有者可以通过并购投资行使期权，并购方如要对此并购作出决策时，就拥有这一并购的买权，它使并购方可以得到在将来进行并购行动产生的相应收益，其价值就是买入看涨期权的价值。
综合期权法。它实际上是增长期权法的进一步拓展，主要计算方法有四种。即将目标企业的价值划分为资产价值（包括有形资产和无形资产）和期权价值两部分；将目标企业价值看做企业已拥有的各种业务价值（项目价值）的总和，加上放弃旧业务、转换和拓展新业务机会的期权价值； 将目标企业的价值分为股票价值和债券价值两部分；将目标企业的资产分为有形资产、无形资产、研发活动等。
市盈率法。它反映的是公司按贴现率计算的赢利能力的现值。在资本市场上，市盈率是用风险因素调整后得到的预期增长率的一个替代值。企业并购中的市盈率一般采用某时期内（如3-5年）市盈率的平均值（对新建企业可以用新建企业当前的或者预期的收益计算）。该方法适合于那些经营状况稳定的企业，这时平均市盈率的说服力较强。
市场价格法。该方法采用上市公司当前的市值作为并购定价的核心因素，在此基础上以适当的升水（可以为20%-100%或更高）来确定并购价格。这种方法计算的企业价值对收购流动性较强的上市公司来说是必不可少的参考价格。
同业市值比较法。该方法是指通过对同行业企业价值的比较，通过与并购对象相似的企业的并购价格的资料来决定并购目标企业的价值。在比较中考虑企业的行业性质、产业组织结构、目标企业规模、目标企业的财务结构、并购的时间等因素进行合理权重的组合，然后用这些可比较部分的并购价格来获得目标企业的相对价值。
Q值法。它用来衡量和反映企业并购发生的可能性。这里q为企业股票市场价值与企业重置成本之比。当q>1时，形成并购的可能性比较小；反之亦然。
方法比较
并购价值评估包括对目标企业独立价值的评估和对并购整体价值评估两部分。对目标企业独立价值评估，就是要测算目标企业的合理价值，通过并购支付价格与目标企业的合理价值对比，作出初步决策。对并购整体价值评估，就是通过并购双方企业对并购的相互反应来判断并购是否可创造出新的价值，再结合前面对比的情况作出最后的并购决策。
在对目标企业进行独立价值评估方面，可以使用财务指标测算法和资本市场价值测算法。具体可以采用多个测算法综合加权平均得到结果。虽然使用的比较普遍的是贴现现金流量法，但是这种方法要求决策者只能采取要么投资要么放弃的刚性做法，不能正确地评价企业所具有的经营灵活性的价值。所以对于根据外界经营环境的变化以及未来不确定性的清晰而相机抉择经营战略的企业来说，仅仅使用贴现现金流量法方法就不合适，因为仅仅采用贴现现金流量法会失去良好的投资机会。但是，对目标企业进行独立价值评估方面，以贴现现金流量法为代表的方法能够提供基本的价值估计。
在此基础上，使用实物期权测算法是非常必要的。实证研究也表明，传统的贴现现金流量法容易忽略企业的实物期权价值，从而会大大低估了目标企业的潜在投资项目的实际价值。实物期权测算法不仅可以改善对目标企业的独立价值评估，而且可以相对精确地提供并购整体价值评估价值。在实物期权定价方法给出之前，企业并购是无法获得如此精确的价值评估的。
如何取舍？
战略并购价值评估决策只是战略并购决策行为中的一个部分。这里主要给出并购前期的评估决策方法和涉及的一些必要环节。
